15、工业机械臂轨迹信号同步监测与田径前臂错误姿势大数据校正方法

工业机械臂轨迹信号同步监测与田径前臂错误姿势大数据校正方法

在工业制造和体育运动领域，机械臂轨迹监测和运动员姿势校正都是至关重要的环节。本文将为你介绍工业机械臂轨迹信号同步监测方法以及田径运动中前臂错误姿势的大数据校正方法。

工业机械臂轨迹信号同步监测

在获取工业机械臂轨迹的高清晰度图像时，通常需要相机连续拍摄多张高清图像。为了提高轨迹信号监测的效率，需要对图像进行一系列处理。
- 图像预处理与模糊域转换 ：图像经过预处理后，会从空间域转换到模糊域。转换公式如下：
- $\mu_{ij} = \tan\left(\frac{x_{ij} - x_{min}}{x_{max} - x_{min}}\right)$
- $\begin{cases}C = \gamma\frac{|\mu_{ij}-\mu_{ij}|}{|\mu_{ij}+\mu_{ij}|}\C’ = \phi(C)\end{cases}$
其中，$x_{ij}$ 是图像的灰度值，$\mu_{ij}$ 是图像模糊域的隶属度值，$C$ 是局部图像对比度，也是模糊增强算子，$\phi()$ 是模糊域的逆变换函数，$\gamma$ 是模糊增强的模糊参数。
- 图像压缩处理 ：采用 PLOT 压缩算法对机械臂轨迹图像信号进行压缩，以降低图像的处理维度。PLOT 压缩算法的核心是找出采集信号中的所有主要趋势，用分段线性趋势替代原始采集数据，实现最佳的数据压缩效果。
- 对于预测时间序列对象 $y_t$，其模型为 $y_t = \mu_t + \epsilon_t$。其中，$\mu_t$ 是采样时间 $t$ 时过