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標簽： 商 銷售 修改 刪除
上傳時間： 2014-01-20
上傳用戶：ztj182002
關于交互式設計中有關可穿戴的計算技術的發展趨勢
標簽： 交互式 可穿戴 發展趨勢 計算技術
上傳時間： 2013-12-01
上傳用戶：開懷常笑
我做的畢業設計,用AT89S51 控制LCD1602作為顯示. DS1302時鐘芯片顯示時間,DS18B20測量溫度,還有4X4的鍵盤驅動.實現了一個計算功能.可以用PROTUES 仿真軟件仿真,當時我還做出實物來了.
標簽： PROTUES 1602 1302 DS
上傳時間： 2013-11-29
上傳用戶：拔絲土豆
該文檔為使用Android的無線可穿戴智能醫療監護簡介文檔，是一份很不錯的參考資料，具有較高參考價值，感興趣的可以下載看看………………
標簽： android 智能醫療
上傳時間： 2021-11-13
上傳用戶：默默
應用于可穿戴設備的皮膚溫度測量傳感器資料
標簽： 傳感器
上傳時間： 2021-11-28
上傳用戶：kingwide
人口老齡化是世界各國正在面對的一個普遍問題。隨著我國老齡化程度的持續加劇，對于老年人群體的醫療資源投入會不斷提高。而與此同時，跌倒已經成為老年人日常生活中最為常見的危險行為活動。所以，跌倒檢測系統的研究和應用對降低老年人受到的身心傷害和醫療成本具有顯著的意義。目前解決老年人跌倒檢測的方案仍存在許多不足。其中，基于計算機視覺的跌倒檢測技術在無干擾的場景下檢測較為有效，但其易受環境變化（如背景光線影響、人遮擋問題等）影響。此外，基于可穿戴計算的跌倒檢測技術受限于算法穩定性和識別準確率，系統的靈敏度和特異性難以同時得到保證。針對上述問題本文提出一種融合計算機視覺和可穿戴計算數據的跌倒檢測新的方法。首先，設計并開發了集成三軸加速度計、三軸陀螺儀和藍牙的活動感知模塊，實現實時采集、傳輸人體活動數據：其次，使用深度學習算法從攝像頭采集的圖像數據提取人體姿態特征數據：最后，對采集的人體活動數據和姿態數據進行規范化和時序化處理，設計了兩個深度學習網絡分別對數據進行特征提取，并將兩特征進行特征層數據融合，在此基礎上構建神經網絡對融合數據進行活動本文搭建了實驗平臺并進行了算法測試，其中，本文跌倒檢測算法針對離線測試數據的準確率為992%，平均敏感度為995%、平均特異性為99.8%：針對在線數據系統測試準確率為98.9%、平均敏感度為99.2%、平均特異性為99.5%實驗結果證明了利用計算機視覺和可穿戴計算數據融合的跌倒檢測具有較高的準確率和魯棒性。
標簽： 視覺圖像 數據融合
上傳時間： 2022-03-14
上傳用戶：bluedrops
1.傳感器采用的是Maxim的MAX30102（與MAX30101 pin-to-pin兼容，換用MAX30101應該有更好的心率測量效果）；2.單片機使用的是STM32F103；3.顯示用的是OLED顯示屏，顯示心率、血氧飽和度還有兩種波長光的波形。系統設計框圖
標簽： stm32f103 可穿戴心率測量
上傳時間： 2022-07-01
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在可穿戴技術高度被關注的今天，可穿戴技術與最熱開源硬件Arduino碰撞到一起，進發閃亮的火花——LilyPad。LilyPad是Arduino官方出品的一款為可穿戴和電子織設計的微控制器板。除了微控制器之外，它還提供了配套的一系列外設，如LED、振動馬達、蜂鳴器以及三軸陀螺儀等。在本教材中，針對LilyPad的特點和定位，以不同于其他Arduino系列控制板的入式對LilyPad是什么，以及它可以做什么進行了詳細的介紹。最后，在教程中還實現了3個切實可用的項目。大家只要將他們縫紉起來小及硬/、特別是最后的POV手環，那是非常炫酷的。許多教材是在學習的同時做出項目，而本教材則更偏向在做項目t習。在做完所有這些項目之后，你的眼界將會被開闊，各種奇思妙想會接踵而至。你一定會有隊心yPad硬件上做出無限可能的設計。
標簽： arduino 可穿戴開發
上傳時間： 2022-07-05
上傳用戶：qdxqdxqdxqdx
基于LMT70的可穿戴設備的溫度傳感器參考設計原理圖PCB
標簽： lmt70 可穿戴設備 溫度傳感器
上傳時間： 2022-07-21
上傳用戶：trh505
ST可穿戴傳感器設計資料,慣性傳感器白皮書,慣性傳感器白皮書,加速度傳感器
標簽： 可穿戴傳感器
上傳時間： 2022-07-25
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