12、探索PromoPad:增强现实购物助手的创新设计

探索PromoPad:增强现实购物助手的创新设计

1. 引言

增强现实(AR)技术作为一种全新的人机交互方式,无需用户主动干预,就能实时改变我们对现实的感知。今天要介绍的PromoPad,就是一款基于增强现实技术的购物助手,它以手持平板电脑为载体,提供透明视觉和增强效果,能显著提升购物体验。不过,在商店等公共环境中使用时,也面临一些挑战。

1.1 购物环境的挑战

  • 友好的用户界面 :系统需具备友好的用户界面,尽量减少对用户的干扰。
  • 信息筛选 :可提供给用户的信息众多,如何有效筛选出最相关的信息,避免界面杂乱,是一大关键问题。因为界面杂乱会严重影响用户和系统的任务执行质量和性能。
  • 用户背景差异 :系统用户背景和技能水平各不相同,系统需具备足够的鲁棒性和稳定性。

1.2 增强现实在购物场景的应用潜力

在美国,70%的购买决策是在商店内做出的,零售杂货购物更是一个价值4500亿美元的庞大市场。计算机辅助购物助手能对计划购买和潜在购买决策产生重要影响。研究表明,模拟3D产品可视化的虚拟体验,相比传统广告,能让消费者获得更多产品知识,形成更好的品牌态度,提升购买意愿。

1.3 PromoPad系统概述

PromoPad基于动态情境化概念,使用平板电脑作为透明显示屏,为用户提供个性化的购物辅助信息。它不仅能主动发现和利用用户及环境的情境,还能通过增强现实技术实时修改情境,引导用户的兴趣。

2.

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动、电力系统及其自动等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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