×

Вы используете устаревший браузер Internet Explorer. Некоторые функции сайта им не поддерживаются.

Рекомендуем установить один из следующих браузеров: Firefox, Opera или Chrome.

Контактная информация

+7-863-218-40-00 доб.200-80
ivdon3@bk.ru

  • Метод снижения размерности данных о движении, основанный на вейвлет--преобразовании

    • Аннотация
    • pdf

    В работе представлены результаты работы по снижению размерности данных о движении, полученных с помощью системы захвата движений на инерциальных микроэлектромеханических сенсорах. В начале приводится какие были выбраны движения и обоснование выбора всех действий. После этого идёт проверка предположения о независимости потоков данных между собой для разных типов сенсоров. Далее рассматривается способ сортировки входящего потока данных для вейвлет-преобразования, приводится метод нахождения избыточности через нахождение сильных линейных связей между потоками данных и обосновывается необходимый масштаб вейвлет-преобразования. Затем предложен метод сжатия данных о движении с помощью вейвлет-преобразования. После этого показано, что после обработки данных происходит убывание спектра в высокочастотной области.

    Ключевые слова: МЭМС, захват движения, спектральный анализ, вейвлет-преобразование, корреляционный анализ, акселерометр, гироскоп, инерциальный сенсор, контроль движения, цифровой эталон движения

    05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)

  • Уменьшение признакового пространства моделей движения кисти человека

    • Аннотация
    • pdf

    В статье представлены результаты по обработке данных о движении, полученных на системе захвата движений с использованием инерциальных микроэлектромеханических сенсоров (МЭМС). Она сравнивает эталонные движения с теми, что выполняет оператор в данный момент. Уменьшение признакового пространства в модели движения - важная задача в контексте применения множества однотипных сенсоров, которые надо обрабатывать на маломощных устройствах. Основной способ получения расстояния между двумя паттернами - алгоритм динамического искажения временной шкалы имеет вычислительную сложность O2, что означает целесообразность в отборе признаков. Для оценки качества упрощённых моделей приводится статистика уровней различия разных типов движений между собой. Снижение сложности получившихся моделей была произведена по методу Кохановского.

    Ключевые слова: МЭМС, захват движения, корреляционный анализ, вейвлет преобразование, алгоритм динамического искажения временной шкалы, акселерометр, гироскоп, инерциальный сенсор, контроль движения, сопоставление паттернов

    05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)