13、积极计算中的有形生理设备:模块化之路

积极计算中的有形生理设备:模块化之路

1. 早期设备的局限

早期的生理设备,如Breeze和Dišimo,需要通过蓝牙连接到计算机,以便对生理信号进行适当过滤或与其他设备通信,这一点对用户来说并不明显。当用户看到一个看似独立的设备时,若该设备执行意外或隐蔽的操作,可能会误导他们的预期。而且,每次构建特定对象时,从一个项目转向另一个项目意味着除了一些代码或原理图外,可能需要部分或全部重新开始。这就引发了两个问题:如何提高对设备各元素的认识?如何更轻松地在项目间复用元素?

2. 三代设备的模块化发展

此前支持生理表征的设备,最初使用带有投影功能的现成玩具,后来很快被定制的3D模型(打印或激光切割)所取代。尽管这些设备能更轻松地应用于实际场景,但存在两个主要局限:难以定制,内部行为难以理解和信任。

为了支持完全定制化的构建,我们开始从构建模块的角度思考,设计了与乐高兼容的RGB - LED砖块:Brixels(“砖块像素”)。乐高积木本身是构建各种模型的便捷工具,Brixels通过标准乐高卡扣并辅以磁铁与其他砖块连接,使用Formlabs Form 1 +进行3D打印,以获得所需的更高分辨率和材料透明度。由于尺寸限制,无法添加微控制器,因此Brixels需要连接到外部计算单元(如Arduino、Raspberry)来控制这个3D显示屏,类似于有形的体素。

在此基础上,我们创建了一个有形的模块化生理管道:Physio - Bricks。它嵌入了从之前所有项目中提取的功能单元,包括输入、处理、存储、通信、输出和电源。

3. 诚实通信的目标与要求

我们旨在让用户与设备的交互能像人与人之间的诚实通信一样,基

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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