52、可穿戴设备:用户体验与特性解析

可穿戴设备:用户体验与特性解析

1. 可穿戴设备的定义与特性

可穿戴设备最初被定义为“融入用户个人空间、由用户控制且具有操作和交互稳定性的计算机”,如今它以能即时提供信息而闻名。最初,这种个人计算模式旨在解放用户双手,并为工业和军事领域提供快速获取信息的途径。近年来,随着微处理器的广泛使用和通信网络的普及,可穿戴设备有了更多的定义,如响应性和感知性、数字伴侣、第二层皮肤等。

可穿戴设备与其他电子设备有四个根本区别:
- 感知性(Sentience) :可穿戴设备不只是对刺激做出反应,它有数字身份,能识别自身在网络中的位置,通过传感器和计算机处理感知周围环境。不过,这种自主感知依赖于其第二个特性——连接性。
- 面向身体的物质性(Body - oriented materiality) :与智能手机等移动设备不同,可穿戴设备的物质性主要面向身体,旨在提取与身体模式相关的特定信息,如昼夜节律、血糖指数、压力、温度变化等。
- 模型 - 平台生态系统(Model - platform ecosystem) :可穿戴计算依赖平台来处理大量数据,并根据观察到的模式生成信息。它利用平台扩展对象的计算属性,构建叙事,并基于广泛的对象、公司和第三方网络做出决策。
- 表演性感知(PS,Performative Sensibility) :可穿戴设备是一个行动者网络,其感知性不同于嵌入对象中的传感器的其他敏感属性。PS 是算法感知和性能的集合,通过从环境和身体中提取信息的网络处理和解释来实现。没有网络,设备只是一个普通的“可感知对象”;

【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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