15、克罗地亚地区差异、身体质量指数与人类手指 - 机器接触交互研究

克罗地亚地区差异、身体质量指数与人类手指 - 机器接触交互研究

克罗地亚儿童生长发育的地区差异

在儿童成长过程中,持续监测其生长和发育情况十分必要。研究发现,克罗地亚6至12岁男孩呈现出积极的长期变化。不同地区的男孩生长情况存在差异,达尔马提亚地区的男孩变化最为明显,其次是斯拉沃尼亚地区,而萨格勒布市的男孩生长幅度最小。

在身体围度方面,戈兰斯科 - 滨海地区10至11岁男孩的胸围、腰围和臀围的地区差异最为显著。12岁男孩的围度值在各地区较为相似,不过萨格勒布市男孩的身高相关围度值相对较低。

由于肥胖儿童有发展为肥胖成年人的风险,因此对研究人群的身体质量指数(BMI)值进行进一步研究和跟踪至关重要。而且,用于识别儿童和青少年肥胖及超重的标准与成年人标准一致。

人类手指 - 机器接触交互研究背景

近年来,在护理和康复领域,机器人或机器与人直接接触的机会不断增加。在这类场景中,确保被辅助者在人与机器接触时(如机器人抓取人)能感到舒适,是机器操作的关键。同时,将元宇宙空间中的感觉在现实世界中重现的技术也备受关注。为了在现实空间中重现触摸元宇宙物体时的触觉,需要预测接触区域周围皮肤的变形和应力。

本研究旨在建立人类手指与机器之间相互作用的模型。人类手指灵活且力量范围广,是人类特有的、类人的重要部位。以往虽有对皮肤与物体间摩擦系数的测量研究,但尚未将皮肤和物体视为一个系统来分析接触现象的影响。本研究的目的就是分析考虑接触现象的人机系统运动,并提出适用于分析有接触的柔性体运动的建模和数值方法,且数值结果与实际运动相符。

分析目标与建模

研究以手指在平面上的滑动运动作为手指 - 机器接触

【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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