4、基于捏合手势的三维输入系统与TSV制造的静电喷涂抗蚀剂涂覆技术

基于捏合手势的三维输入系统与TSV制造的静电喷涂抗蚀剂涂覆技术

1. 三维输入系统概述

在如今的科技发展中,对于直观的三维输入接口的需求日益增长。传统的输入设备,如鼠标,在处理三维对象时缺乏直观性,难以满足用户的需求。而基于捏合手势的三维输入系统为解决这一问题提供了新的思路。

2. 系统配置

该系统的配置如下:
- 图像采集 :通过安装在显示器顶部的深度传感器(DepthSense 325)捕捉用户手部的图像。此传感器为TOF(飞行时间)类型,价格实惠,能够以最高60帧每秒的速度捕捉分辨率为320×240像素的图像。
- 输入数据 :系统输入为深度图数据,其中为深度传感器获取的每个像素定义了三维坐标。
- 输出信息 :输出包括手指位置、手部姿势以及手指是否相互接触等信息,以捏合手势的形式呈现。

下面是系统配置的简单表格:
| 项目 | 详情 |
| ---- | ---- |
| 传感器 | DepthSense 325 |
| 分辨率 | 320×240像素 |
| 帧率 | 最高60fps |
| 输入数据 | 深度图数据(含三维坐标) |
| 输出信息 | 手指位置、手部姿势、手指接触情况 |

3. 捏合手势识别

捏合手势的识别是系统的关键部分,主要包括以下几个步骤:
- 滤波处理 :深度传感器获取的深度信息存在噪声,使用中值和高斯滤波器进行预处理,

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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