基于惯性传感器的可穿戴设备智能控制技术的研究与实现
潘家瑶
同济大学 电子与信息工程学院 上海 201804
摘要：随着电子技术的不断发展,智能手表等电子设备应运而生,这种可穿戴设备以最简洁的形式向用户提供有用可靠的信息.同时,多种MEMS惯性传感器(加速度计、陀螺仪、磁力计等)也被广泛的应用于移动电子设备中,促使产生了基于惯性传感器的可穿戴设备智能控制技术.本文所研究的该技术应用是手写字母识别技术.本文针对字母表中的26个英文字母,由志愿者佩戴手表后,用笔在纸上书写,每个字母的样本个数为30个左右.对于原始数据(时间、加速度以及陀螺仪数据),分段地特征提取,通过支持向量机(SVM)进行模型训练.实验结果表明:该系统对英文字母有着较高的识别准确率,准确率为95.38％,系统实现在LG G Watch上.
关键词：智能手表惯性传感器手写字母识别SVM
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 58-61 )
英文信息