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用于空中手写的加速度传感器积累误差消除技术研究

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用于空中手写的加速度传感器积累误差消除技术研究
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
Abstract第7-8页
目录第8-11页
插图和附表清单第11-13页
1 绪论第13-18页
  · 课题背景第13-14页
  · 国内外研究现状第14-17页
    · 基于惯性测量单元的空中手写研究第14-15页
    · 惯性测量单元的积累误差消除研究第15-17页
  · 本文的主要研究内容和章节安排第17-18页
2 传统积累误差消除技术简介第18-22页
  · 零速度补偿算法第18-19页
  · 极值点采样算法第19-20页
  · 多轴动态开关算法第20页
  · 小结第20-22页
3 支持向量机简介第22-37页
  · 机器学习概述第22-24页
    · 问题表述第22-23页
    · 经验风险最小化准则第23-24页
  · 统计学习理论第24-27页
    · VC维与推广性的界第24-25页
    · 结构风险最小化准则第25-27页
  · 支持向量机第27-36页
    · 线性可分支持向量分类机第27-32页
    · 线性支持向量分类机第32-34页
    · 支持向量分类机第34-36页
  · 小结第36-37页
4 基于SVM的积累误差消除技术第37-46页
  · 整体流程第37页
  · 确定性误差消除第37-39页
  · 噪声滤除第39页
  · 基于SVM的运动状态识别第39-43页
  · 积累误差消除与轨迹重建第43-45页
  · 小结第45-46页
5 空中连续多字符输入技术第46-52页
  · 基于SVM的有效手写状态识别第46-48页
  · 适于多字符的积累误差消除方法第48-51页
  · 小结第51-52页
6 算法实现第52-59页
  · 基于SVM的积累误差消除的实现第52-55页
    · 噪声滤除的实现第52页
    · 基于SVM的运动状态识别的实现第52-54页
    · 积累误差消除与轨迹重建的实现第54-55页
  · 空中连续多字符输入的实现第55-58页
    · 基于SVM的有效手写状态识别的实现第55-57页
    · 积累误差消除与轨迹重建的实现第57-58页
  · 小结第58-59页
7 实验结果第59-68页
  · 基于SVM的积累误差消除效果第59-63页
    · 加速度与速度的修正效果第59-61页
    · 与传统积累误差消除方法比较效果第61-63页
  · 空中连续多字符输入效果第63-67页
    · 多段笔划的加速度与速度修正效果第63-64页
    · 与传统积累误差消除方法比较效果第64-67页
  · 小结第67-68页
8 总结与展望第68-69页
参考文献第69-72页
作者简介第72页
作者攻读硕士学位期间发表的论文第72页

本篇论文共72页,点击这进入下载页面
 
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