登录
能量收集与管理算法（Energy Harvesting Management）
在物联网（IoT）、可穿戴设备、无线传感器网络（WSN）等新兴领域快速发展的背景下，传统电池供电模式面临着更换成本高、续航能力有限、环境污染等诸多瓶颈。能量收集（Energy Harvesting，EH）技术通过捕获环境中存在的可再生能源（如太阳能、风能、振动能、热能、电磁能等）并将其转化为电能，为解决设备供电难题提供了全新思路。而能量收集与管理算法作为连接能量收集模块与用电设备的核心“大脑”，负责统筹能量的捕获、存储、分配与利用，直接决定了能量收集系统的效率、稳定性与可靠性，是实现能量高效利用的关键支撑。
2025-12-06
1184
6
4
机器人电源管理中应用的数学模型
机器人电源管理系统是保障机器人可靠运行、延长续航时间的核心组件，其本质是通过动态调控电源的充放电策略、能量分配方式及负载匹配关系，实现“能量高效利用-系统稳定运行-电池寿命延长”的多目标优化。数学模型作为量化分析与优化决策的工具，贯穿于电源状态监测、能量调度、寿命预测等全流程。本文将系统梳理机器人电源管理中典型的数学模型，包括电源状态估算模型、能量优化调度模型及电池寿命预测模型，明确各模型的核心公式、物理意义及应用场景。
2025-12-06
830
5
2
Paillier加密算法详解
一、算法概述Paillier加密算法是由Pascal Paillier于1999年提出的一种基于大数分解难题的公钥加密算法，其核心特点是支持同态加法，即对密文进行加法运算后解密的结果，与对明文进行加法运算的结果一致。这种特性使其在隐私保护数据挖掘、安全多方计算、电子投票等场景中具有重要应用价值。
2025-12-05
836
9
7
互补滤波算法（Complementary Filter Algorithm）
在传感器数据融合领域，互补滤波算法以其结构简单、计算量小、实时性强的特点，成为低成本惯性导航、姿态解算等场景的核心技术之一。它通过利用不同传感器的“互补特性”——即一种传感器在高频段精度高、低频段误差大，另一种传感器则相反——实现对目标状态的精准估计，有效弥补单一传感器的性能缺陷。
2025-12-05
779
5
11
卡尔曼滤波算法（Kalman Filter）
在信号处理、控制系统、自动驾驶等众多领域，我们常常需要从包含噪声的观测数据中提取出系统真实的状态信息。卡尔曼滤波（Kalman Filter）作为一种高效的递归滤波算法，凭借其对线性系统的最优估计能力，成为解决这类问题的经典工具。一、卡尔曼滤波的基本概念卡尔曼滤波由鲁道夫·卡尔曼（Rudolf E. Kalman）于1960年提出，其本质是一种基于线性系统状态方程和观测方程，利用递推方式对系统状态进行最优估计的算法。与传统的批处理滤波（如最小二乘法）不同，卡尔曼滤波不需要存储全部历史观测数据，而是通过当前观测值和上一时刻的状态估计值，实时计算出当前的最优状态估计，具有计算量小、实时性强的显著优势。
2025-12-04
891
6
7
传统机器学习（Traditional ML）vs 迁移学习（Transfer Learning）
在人工智能与机器学习的发展历程中，传统机器学习与迁移学习是两类具有里程碑意义的技术范式。前者构建了机器学习的基础框架，后者则打破了传统模式的局限，成为解决数据稀缺、降低训练成本的核心技术。本文将从核心定义、核心差异、适用场景、典型案例及未来趋势五个维度，系统剖析二者的区别与联系，为技术选型提供参考。
2025-12-04
791
1
5
消费级、工业级与航空航天级IMU对比分析
惯性测量单元（IMU，Inertial Measurement Unit）是一种通过加速度计和陀螺仪测量物体运动状态的核心传感器，其性能直接决定了运动感知、姿态控制等功能的精度与可靠性。根据应用场景对精度、稳定性、环境适应性等需求的差异，IMU可分为消费级、工业级和航空航天级三个主要等级。
2025-12-03
803
7
4
IMU实时捕捉足部运动线性加速度
惯性测量单元（IMU）作为运动捕捉领域的核心器件，能够通过内置的惯性传感器实时感知物体的运动状态，其中线性加速度的精准捕捉是解析足部步态、运动轨迹及动力学特征的关键。足部运动具有高频次、多自由度、姿态变化复杂的特点，IMU需通过传感器选型、数据融合、误差校准等多重技术手段，实现线性加速度的实时、可靠输出。本文将从核心原理、硬件支撑、数据处理及实际应用要点四个维度，系统解析IMU捕捉足部线性加速度的技术路径。
2025-12-03
988
8
4
姿态与航向参考系统（AHRS）
在航空、航海、无人机、机器人等众多需要精准定位与姿态控制的领域，姿态与航向参考系统（Attitude and Heading Reference System，简称AHRS）扮演着至关重要的角色。它作为一种核心的惯性测量设备，能够实时输出载体的姿态角（俯仰角、横滚角）和航向角，为载体的导航、控制和决策提供关键数据支撑。本文将从定义、核心功能、工作原理、关键组成、应用场景及技术发展趋势等方面，对AHRS进行全面深入的解析。
2025-12-02
752
7
11
惯性测量单元（IMU）全面解析
在自动驾驶、无人机导航、机器人控制、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）等众多前沿技术领域，惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，简称IMU）扮演着“感知核心”的关键角色。它无需依赖外部信号，就能实时捕捉载体的运动状态，为各类系统提供不可或缺的姿态与运动数据。
2025-12-02
921
6
7
职场人加班到11点？1小时快速入深睡的3个实测方法
凌晨1点翻来覆去刷手机，脑子里还盘旋着未发的邮件和待改的方案；明明身体累到酸痛，神经却像上紧的发条停不下来——这是很多加班到深夜的职场人的睡眠常态。加班到11点，留给睡眠的时间本就紧张，若再被“入睡难、睡不深”困扰，第二天必然是昏沉低效的恶性循环。
2025-12-01
998
2
0
IMU设备如何应用于老人跌倒判断和预警
随着人口老龄化进程的加速，老人跌倒已成为威胁老年群体生命健康的重要隐患。据世界卫生组织统计，全球每年有30%的65岁以上老人发生跌倒，其中部分跌倒会导致骨折、颅内出血等严重后果，甚至引发长期失能或死亡。在这一背景下，基于惯性测量单元（IMU）的跌倒判断与预警技术凭借其便携性、实时性和准确性优势，成为守护老人安全的重要技术手段。
2025-12-01
1086
0
11
IMU设备在起立与坐下状态识别中的应用
惯性测量单元（IMU，Inertial Measurement Unit）作为一种能够实时采集物体角速度、加速度等运动信息的传感器设备，凭借其低成本、高采样率、无环境依赖等优势，已成为人体运动状态识别领域的核心感知工具。起立与坐下作为人体最基础的日常活动之一，其状态识别在老年健康监测、康复评估、运动科学等场景中具有重要意义。IMU设备通过精准捕捉这两个动作过程中的运动特征差异，结合算法分析实现高效、可靠的状态识别，具体应用逻辑与实现路径如下。
2025-12-01
1000
5
10
办公室午睡20分钟，醒来更困？关键在「入睡时机」和「唤醒方式」
“中午趴在桌上睡了20分钟，醒来头重脚轻，眼睛都睁不开，还不如不睡。”不少职场人都有过这样的困扰。明明午睡是为了补充精力，却反倒陷入“越睡越昏沉”的怪圈。其实，问题不在于“要不要睡”，而在于你没踩准午睡的“黄金密码”——精准的入睡时机和科学的唤醒方式，才是让午睡成为“能量充电站”的关键。
2025-11-30
1041
0
12
时序性步态数据处理的RNN及LSTM算法
一、步态数据的时序特性与处理挑战步态数据是通过传感器（如惯性测量单元IMU、压力传感鞋垫、运动捕捉系统）采集的人体行走过程中的多维数据，核心参数包括关节角度（髋、膝、踝）、肢体加速度、地面反作用力、足底压力分布等。其最显著的特征是时序连续性——一个完整步态周期（从一侧足跟着地到同侧再次着地）可分为支撑相（约占60%）和摆动相（约占40%），各阶段的参数变化呈现严格的时间先后依赖关系，且相邻步态周期之间存在规律性的重复与变异。
2025-11-30
958
0
5
迁移学习（Transfer Learning）
人工智能的迭代始终围绕“数据”与“效率”两大核心命题。传统机器学习在图像识别、语音合成等领域的突破，背后是动辄数百万级的标注数据和巨大的算力投入——训练一套识别罕见皮肤病的模型，需积累数千名患者的高清病灶图像并由皮肤科专家逐一审定；开发一套适用于古籍修复的文字识别系统，要耗费大量人力对残缺字迹进行标注。然而在实际场景中，“数据匮乏”“场景多变”才是常态，传统模型“一次训练仅适用于一类任务”的局限性愈发凸显。迁移学习（Transfer Learning）的诞生，彻底打破了这一僵局，它通过复用已有任务的知识经验，让AI在新任务中实现“低数据成本、高学习效率”的突破，成为推动人工智能从实验室走向实用化的核心技术之一。
2025-11-30
1002
4
0
全足底压力分布图中的CNN应用
步态作为人体重要的生物力学特征，其蕴含的空间分布信息是解读足部健康状态、运动功能及神经肌肉控制机制的关键。全足底压力分布图通过精准采集行走或站立过程中足底不同区域的压力数据，以可视化形式呈现压力的空间分布模式与动态变化规律，为步态分析提供了核心数据支撑。然而，这类数据具有高维度、强空间关联性及动态波动性等特点，传统数据处理方法难以高效提取其中的关键特征。卷积神经网络（CNN）凭借其在空间特征提取上的天然优势，成为破解全足底压力分布图分析难题的核心技术，为步态数据的深度挖掘开辟了新路径。
2025-11-29
691
8
7
去噪处理的常用算法
在信号采集与数据处理领域，噪声是影响数据质量的核心干扰因素，其中传感器本身的电子噪声与运动干扰带来的高频噪声尤为典型。这些噪声会淹没有效信号特征、扭曲数据本质，给后续的分析与应用带来极大阻碍。因此，高效的去噪处理成为数据预处理环节的关键步骤。
2025-11-29
620
7
6
如何通过IMU惯性积分法计算步幅
步幅（单步行走的位移）是行人导航、运动分析等场景的核心参数，IMU（惯性测量单元）惯性积分法是通过对加速度信号的两次积分（加速度→速度→位移）实现步幅计算的经典方法。本文将从原理、流程、关键技术到实操步骤，完整讲解如何基于IMU三轴加速度信号（去重力后）和时间戳计算步幅。
2025-11-28
527
7
10
SVM在步态异常检测中的应用
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）作为一种经典的监督学习算法，核心优势在于小样本学习能力强、高维数据处理稳定、泛化性能优异，尤其适合步态异常检测中“正常样本多、异常样本少、特征维度高”的典型场景。其应用需围绕“数据采集-特征工程-模型构建-部署验证”全流程展开。
2025-11-28
759
1
7
© 2021 - 现在 杭州极深数据有限公司 版权所有 联系我们 
浙公网安备 33018302001059号  浙ICP备18026513号-1号