15、捕捉与训练运动技能:多模态接口的创新应用

多模态接口助力运动技能捕捉与训练

捕捉与训练运动技能:多模态接口的创新应用

1. 技能概述

技能有着丰富的内涵,其起源可追溯到古英语的“scele”(意为知识)和古挪威语的“skil”(意为辨别力、知识)。一般而言,技能可定义为“熟练完成某一过程的能力”,或是成功执行特定任务的习得能力。任务是目标导向行为的基本单位,也是研究人类行为的核心概念,心理学甚至可被视为研究人们执行任务的科学。技能不仅与知识相关,还和技术紧密相连,因为从希腊语的字面意思来看,技术就是对技能的研究。

基于技能的行为体现为在活动中的感官 - 运动表现,它在意图明确后自动进行,呈现出流畅、自动化且高度整合的行为模式。复杂技能不仅涉及手势和感官 - 运动能力,还包括高级认知功能,如程序能力(如何做某事)和决策判断能力(何时做何事)。在大多数熟练的感官 - 运动任务中,身体如同一个多变量连续控制系统,使动作与环境行为同步。这种行为方式也被称为以行动为中心、主动式、行动中反思或简单的实践知识。

技能与天赋不同,天赋似乎是与生俱来的,而概念多源于学校教育,技能则是通过实践习得的,通过示范获取并通过练习得以提升。技能还具有参与性,这使其具有持久性,因为主动参与是获取可保留知识的有效途径。例如,工匠一生积累的知识就是一种难以传授给他人的技能。目前,当熟练工人结束工作或因身体原因放弃时,特定工艺的知识就会流失。这种情况不仅存在于工艺领域,在工业领域,如复杂机械部件的维护、手术培训等更广泛的应用领域也同样如此。

2. 人机交互与技能提升

如今,技术在我们的生活中占据主导地位,大量人类行为都因技术而得到增强。多模态人机界面旨在协调多种直观的输入方式(如用户的语音和手势)和输出方式。人机交互(HCI)领域的技术已经相当成

【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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