利用超声波技术，在智能手机上实现手势识别功能。非常实用的一篇论文徐曾春,吴凯娇,胡平:使用超声波的智能手机手势识别 ()挥手向前 ()挥手向后 ()挥手向左 ()挥手向右 图不同的手势时频图 特征均为先靠近发射源,然后远离发射源,但是细节方 面咯有不同。 实现细节 系统流程 获得反射的超声波数据集 图为系统流程图。首先,通过话筒获取 最初,系统先获得手势运动的时间序列片段,此时 段时间序列,经过快速傅里叶()变换将此序列从时片段已经经过处理,结果如图所示。出于本实验 域信号转换为频域信号。接着搜

~回顾了一种多核学习( multiple kernel learning，MKL) 方法-lp范数约束的多核Fisher 判别分析( lp regularizedmultiple kernel Fisher discriminant analysis，MK-FDA) ，研究了固定范数和p 范数下MKL 的性能对比，并针对原始特征空间必然存在噪点的现象，对在特征空间去噪之后的MKL 方法的效果进行了探索。在VOC 2007 数据集上的实验结果表明，lp-MK-FDA 无论使用原始核函数或者去噪后核