88、咀嚼声音分析与食物质地推理系统开发

咀嚼声音分析与食物质地推理系统开发

1. 研究背景与目标

在日常生活中,合理的营养摄入对维持健康至关重要。而用餐的乐趣不仅在于摄取营养,还与食物的味道、香气和“质地”等因素有关。此前已有研究关注食物质地的测量,例如Sakurai团队提出通过分析尖锐金属探针刺入食物时产生的声学振动声音来诊断食物质地,认为可以通过分析声音频率来测量食物质地;Okada和Nakamoto发明了模仿人类牙齿的食物质地传感器,能同时检测振动和负载,并应用循环神经网络来推断食物质地。

本研究有两个主要目标:
- 第一个目标是获取人类咀嚼食物时的真实声音。之前的设备检测到的声音包含设备外壳共振产生的噪音,因此需要观察人类咀嚼食物时的纯净声音。
- 第二个目标是验证神经网络模型是否能够根据实验获得的信号信息对食物种类进行分类。

2. 实验设置
  • 传感器选择
    • 骨传导声音传感器采用压电元件(FUJI CERAMICS CORPORATION, S3SC)。
    • 设备探针上的声音传感器同样是压电元件(FUJI CERAMICS CORPORATION, P51C),该设备可在空气气缸加压使尖锐金属探针刺入食物时测量声音和负载变化。
    • 空气传导声音通过高灵敏度麦克风(ACO CO., LTD, TYPE 6236)进行观察。
  • 实验过程
    • 将骨传导声音传感器固定在带子上,带子紧紧缠绕在受试者头部,使传感器接触耳朵后面的骨头
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模控制策略,结合Matlab代码Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态位置控制上具备更强的机动性自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码Simulink模型,逐步实现建模控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性适应性。
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