51、沉浸式视觉空间中线性与圆周运动感知分析及多相机坐标校准研究

沉浸式视觉空间中线性与圆周运动感知分析及多相机坐标校准研究

1. 线性与圆周运动感知实验

1.1 实验 1

1.1.1 实验 1a

在实验 1a 中,研究发现当径向速度较慢时,随着视觉刺激的旋转速度加快,线性运动感知(LV)会减弱。通过 Bonferroni 校正进行的多重比较显示,在 0.0°/s 和 16°/s 条件下,LV 强度存在显著差异(p = 0.002),这表明在观察后的自我报告中,LV 强度随旋转速度的增加而降低。而且,与起始潜伏期和持续时间不同,线性速度的影响在所有线性速度条件下是恒定的。

1.1.2 实验 1b
  • 实验条件 :结合了四种径向速度(0.0 m/s、4.0 m/s、8.0 m/s 和 16 m/s)和三种旋转速度(4.0°/s、8.0°/s 和 16°/s),共十二种条件。
  • 参与者 :与实验 1a 相同的十名男性和三名女性。
  • 实验过程 :除了径向和圆周运动的呈现顺序外,程序与实验 1a 相同。参与者先观察只有径向运动的视觉刺激,当感觉自己的身体在移动时按下按钮(即 LV 起始潜伏期),然后添加圆周运动,获取圆周运动感知(CV)的起始潜伏期、持续时间和强度。
  • 实验结果
    • LV 起始潜伏期:重复测量方差分析显示径向速度有显著的主效应(F(2,24) = 22.490,p < 0.001),LV 随着径向速度的增加而增强。
【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏感度分析(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于伴随方法的有限元分析p-范数全局应力衡量的3D应力敏感度分析,并结合拓扑优化技术,提供了完整的Matlab代码实现方案。该方法通过有限元建模计算结构在载荷作用下的应力分布,采用p-范数对全局应力进行有效聚合,避免传统方法中应力约束过多的问题,进而利用伴随法高效求解设计变量对应力的敏感度,为结构优化提供关键梯度信息。整个流程涵盖了从有限元分析、应力评估到敏感度计算的核心环节,适用于复杂三维结构的轻量化高强度设计。; 适合人群:具备有限元分析基础、拓扑优化背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员工程技术人员,尤其适合从事结构设计、力学仿真多学科优化的相关从业者; 使用场景及目标:①用于实现高精度三维结构的应力约束拓扑优化;②帮助理解伴随法在敏感度分析中的应用原理编程实现;③服务于科研复现、论文写作工程项目中的结构性能提升需求; 阅读建议:建议读者结合有限元理论优化算法知识,逐步调试Matlab代码,重点关注伴随方程的构建p-范数的数值处理技巧,以深入掌握方法本质并实现个性化拓展。
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先看效果: https://pan.quark.cn/s/7baef05d1d08 在信息技术范畴内,语音识别是一项核心的技术,它赋予计算机或设备解析和处理人类语音输入的能力。 本研究项目运用了MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients)VQ(Vector Quantization)算法,借助VC++6.0的MFC(Microsoft Foundation Classes)库,开发出一个图形用户界面(GUI),从而达成基础的语音识别功能。 接下来将具体分析这些技术及其应用。 **MFCC特征提取**MFCC是语音信号处理中的一个标准方法,用于将复杂的语音波形转换成一组便于处理的数据参数。 MFCC模拟人类听觉系统对声音频率的感知模式,通过梅尔滤波器组对声音频谱进行分段处理,进而计算每个滤波器组的倒谱系数。 该过程包含以下环节:1. **预加重**:旨在削弱人声的低频响应部分,同时增强高频成分的强度。 2. **分帧和窗函数**:将语音信号分割成多个短时帧,并应用窗函数以降低帧帧之间的相互干扰。 3. **梅尔尺度滤波**:采用梅尔滤波器组对每一帧进行剖析,获取梅尔频率谱。 4. **取对数**:鉴于人耳对声音强度的感知呈现非线性特征,因此对梅尔频率谱取对数操作以更好地符合人类听觉系统。 5. **离散余弦变换(DCT)**:对对数谱实施DCT运算,提取主要特征,通常选取前12-20个系数作为MFCC特征。 6. **动态特性**:为了捕捉语音的时域变化特征,还可计算MFCC特征的差分值和二阶差分值。 **VQ识别算法**VQ是一种数据压缩方法,在语音识别领域中常用于特征矢量的量化处理。 其基本理念是将高维度的MFCC特征向量映射到一个小型、预...
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