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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

626 篇 专利
3 篇 期刊文献
1 篇 学位论文

馆藏范围

630 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

4 篇 工学
- 2 篇 电子科学与技术（可...
- 2 篇 航空宇航科学与技...
- 1 篇 生物医学工程（可授...
- 1 篇 生物工程

主题

4 篇 角速度信号
1 篇 编码器
1 篇 检测电路
1 篇 微机电混合陀螺仪
1 篇 抗混滤波方法
1 篇 脑卒中
1 篇 测量
1 篇 模拟器
1 篇 调谐设计
1 篇 自动测试设备
1 篇 穿戴式设备
1 篇 步态分段算法
1 篇 闭环检测
1 篇 自动驾驶仪

机构

17 篇 上海交通大学
15 篇 天津大学
14 篇 精工爱普生株式会...
11 篇 福州大学
11 篇 哈尔滨工业大学
10 篇 北京航空航天大学
9 篇 上海航天控制技术...
8 篇 清华大学
8 篇 中国人民解放军海...
8 篇 哈尔滨工程大学
7 篇 西安交通大学
7 篇 西北工业大学
7 篇 北京方位捷讯科技...
7 篇 南京航空航天大学
7 篇 江苏科技大学
6 篇 中国科学院深圳先...
6 篇 中国科学院长春光...
6 篇 三洋半导体株式会...
6 篇 中国船舶集团有限...
6 篇 大连海事大学

作者

11 篇 葛翔
11 篇 陈光
11 篇 任成祖
11 篇 李玉榕
11 篇 陈洋
11 篇 闫传滨
11 篇 靳新民
9 篇 成宇翔
8 篇 许仲兴
8 篇 陈文元
8 篇 陈建国
8 篇 张弓
8 篇 雷军委
8 篇 张卫平
7 篇 徐枫
7 篇 王勇
7 篇 陈刚
7 篇 吕明
6 篇 张鹏
6 篇 陈霄汉

语言

630 篇 中文

检索条件"主题词=角速度信号"

共 630 条记录，以下是81-90 订阅

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详细简洁

排序：

基于便携式设备姿态角信号的癫痫发作检测系统及方法

基于便携式设备姿态角信号的癫痫发作检测系统及方法

引用

作者：胡丁寒王佳兵曹九稳蒋铁甲高峰方嘉佳 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街

本发明公开了一种基于便携式设备姿态角信号的癫痫发作检测系统及方法。本发明步骤：1、对时间校准后的预标记多模态生理信号数据进行预处理；2、设定不同的信号组合方式，针对不同信号组合组建各自的特征矩阵，先对各个特征矩阵进行特... 详细信息

标准号: CN117995380A

本发明公开了一种基于便携式设备姿态角信号的癫痫发作检测系统及方法。本发明步骤：1、对时间校准后的预标记多模态生理信号数据进行预处理；2、设定不同的信号组合方式，针对不同信号组合组建各自的特征矩阵，先对各个特征矩阵进行特征选择操作，后完成归一化操作得到特征集，再输入到机器学习中训练，之后记录各个分类器的训练结果；3、使用计算机对加速度信号、角速度信号、横滚角信号、俯仰角信号进行预处理操作，并记录不同信号在预处理步骤上所耗费的时间；4、利用特征集训练LSTM模型，通过训练好的LSTM模型设计基于LSTM的癫痫发作检测系统。本发明用姿态角信号实现癫痫的发作检测，提高了癫痫发作检测的准确率。

关键词：癫痫姿态角信号检测系统特征矩阵特征集预处理生理信号数据信号组合方式便携式设备俯仰角信号归一化操作加速度信号角速度信号预处理步骤预处理操作机器学习模型设计时间校准特征选择信号组合训练结果多模态分类器横滚角预标记检测准确率记录计算机组建

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对绕着一固定轴旋转移动的宇宙飞行器进行姿态控制的装置和方法

对绕着一固定轴旋转移动的宇宙飞行器进行姿态控制的装置和方法

引用

作者： M·苏劳尔 H·比特纳联邦德国奥托布伦

该装置用于对绕本体旋转轴旋转移动的宇宙飞行器进行姿态控制，执行机构38产生绕转轴和两横轴的转矩。相对于横轴的角速度信号Wx，Wy分别输入第一和第二信号支路19、20或21、22。分别具有变化无信号区的调制器36、37为执行机构38提供控... 详细信息

标准号: CN1039300C

该装置用于对绕本体旋转轴旋转移动的宇宙飞行器进行姿态控制，执行机构38产生绕转轴和两横轴的转矩。相对于横轴的角速度信号W_x，W_y分别输入第一和第二信号支路19、20或21、22。分别具有变化无信号区的调制器36、37为执行机构38提供控制信号，为了将章动振幅限定到允许的常量值，在第一和第二信号支路中设有乘法装置23、24及26、27，并在其中的横轴角速度信号W_x、W_y或角速度位移信号ψ、θ加有因数，该因数与转轴角速度信号W_zW_z²成比例，另外，调制器36、37无信号区的门限与W_z²成比例变化，同时给出了相应的姿态控制的方法。

关键词：横轴角速度信号因数信号支路姿态控制成比例调制器角速度转轴角速度信号宇宙飞行器乘法装置控制信号位移信号旋转轴门限转矩转轴旋转

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水生生物的运动生理监测方法、装置、设备及存储介质

水生生物的运动生理监测方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：宋辉陈佳杨晋乾张榕鑫游伟伟骆轩黄妙琴 361000 福建省厦门市思明南路422号

本发明提供了一种水生生物的运动生理监测方法、装置、设备及存储介质，通过先获取贴合在水生生物上的监测装置以预设的采样频率和预设的采样时间进行采集到的监测数据，接着，对所述监测数据进行预处理，以生成所述水生生物的运动轨迹... 详细信息

标准号: CN117814785A

本发明提供了一种水生生物的运动生理监测方法、装置、设备及存储介质，通过先获取贴合在水生生物上的监测装置以预设的采样频率和预设的采样时间进行采集到的监测数据，接着，对所述监测数据进行预处理，以生成所述水生生物的运动轨迹信号；再接着，对所述三轴角速度信号进行预处理，以生成所述水生生物的心率值和记录所述水生生物的摄食行为；最后，将所述水生生物的运动轨迹信号、心率值和摄食行为以无线的形式上传至服务器，其中，所述服务器能够对所述心率值进行实时异常检测，解决了现有技术中，无法同时监测水生生物的运动和生理特征的问题。

关键词：水生生物心率预处理运动轨迹信号监测数据摄食预设服务器角速度信号采样频率存储介质监测装置生理特征异常检测运动生理监测采样三轴上传贴合采集记录

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一种欠驱动多无人艇协同围捕控制方法及控制器

一种欠驱动多无人艇协同围捕控制方法及控制器

引用

作者：古楠徐方圆贾继阳刘陆王浩亮彭周华王丹 116026 辽宁省大连市高新园区凌海路1号

本发明公开了一种欠驱动多无人艇协同围捕控制方法，包括以下步骤：基于维诺分割的方法生成与N个欠驱动围捕无人艇一一对应的N个围捕质点，利用辅助变量法控制N个欠驱动围捕无人艇实现对N个围捕质点的跟随运动，协同调整N个围捕质点与... 详细信息

标准号: CN117311345A

本发明公开了一种欠驱动多无人艇协同围捕控制方法，包括以下步骤：基于维诺分割的方法生成与N个欠驱动围捕无人艇一一对应的N个围捕质点，利用辅助变量法控制N个欠驱动围捕无人艇实现对N个围捕质点的跟随运动，协同调整N个围捕质点与逃逸无人艇之间位置误差，实现N个欠驱动围捕无人艇对1个逃逸无人艇的协同围捕。与现有只针对质点运动模型的维诺分割法相比，本发明针对欠驱动多无人艇，提出了基于辅助变量法的欠驱动多无人艇协同围捕策略，给出了欠驱动多无人艇制导速度和角速度信号，实现对运动生成器的围捕策略的跟踪。

关键词：欠驱动协同质点辅助变量法角速度信号方法生成跟随运动位置误差质点运动分割法生成器制导分割跟踪

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一种基于卷积神经网络的泳姿识别方法

一种基于卷积神经网络的泳姿识别方法

引用

作者：薛洋庄镇东 510640 广东省广州市天河区五山路381号

本发明公开了一种基于卷积神经网络的泳姿识别方法,包括：将九轴传感器安装在手腕处，记录人体游泳时手腕部的加速度和角速度信号；取出一个单位长度的待测信号进行识别分割；对分割得到的信号进行预处理，设计卷积神经网络模型结构；... 详细信息

标准号: CN110008847B

本发明公开了一种基于卷积神经网络的泳姿识别方法,包括：将九轴传感器安装在手腕处，记录人体游泳时手腕部的加速度和角速度信号；取出一个单位长度的待测信号进行识别分割；对分割得到的信号进行预处理，设计卷积神经网络模型结构；对卷积神经网络模型参数进行训练，将预处理后的信号输入到训练后的卷积神经网络模型中进行分类，确定信号分类结果；根据信号分类结果，确定待测信号中所要取出的单位长度的信号片段的区间，重复上述步骤。本发明通过对卷积神经网络结构进行修改，降低了其对计算资源的需求，使其能在智能可穿戴设备上对泳姿进行高效、准确的识别。

关键词：卷积神经网络预处理待测信号信号分类泳姿取出神经网络结构角速度信号可穿戴设备计算资源模型参数模型结构信号片段信号输入轴传感器手腕部手腕处分割卷积游泳智能分类重复记录

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MEMS陀螺仪零位消除系统和方法

MEMS陀螺仪零位消除系统和方法

引用

作者：张原戴绍忠 100036 北京市海淀区阜外亮甲店1号恩济西园产业园孵化区220室

本发明提出了一种消除MEMS陀螺仪零位的系统及方法，在MEMS陀螺仪上电之初，与保存在存储装置中的bias存储序列进行融合；之后，根据MEMS陀螺仪的判静标记求取角速度平均值、实时更新bias序列；当存在最优bias并且判断出载体较长时间处... 详细信息

标准号: CN114111836B

本发明提出了一种消除MEMS陀螺仪零位的系统及方法，在MEMS陀螺仪上电之初，与保存在存储装置中的bias存储序列进行融合；之后，根据MEMS陀螺仪的判静标记求取角速度平均值、实时更新bias序列；当存在最优bias并且判断出载体较长时间处于静止状态时，更新存储装置中的bias存储序列；根据bias序列计算出需要消除的零位去校正测量的角速度，得到最终输出角速度信号。

关键词：陀螺仪存储序列零位更新存储装置角速度信号存储装置静止状态实时更新校正测量序列计算静标记上电输出保存融合

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一种估计时变角速度的Z轴陀螺仪滑模控制方法

一种估计时变角速度的Z轴陀螺仪滑模控制方法

引用

作者：卢成王慧敏付建源朱宁远张小虎 226019 江苏省南通市啬园路9号

本申请公开了一种估计时变角速度的Z轴陀螺仪滑模控制方法。所述方法在获得微陀螺仪跟踪误差和设计的滑模面的基础上，基于所述跟踪误差和滑模面，采用RBF神经网络估计时变角速度参数矩阵，并根据所述滑模面和所述估计时变角速度参数矩... 详细信息

标准号: CN110471293A

本申请公开了一种估计时变角速度的Z轴陀螺仪滑模控制方法。所述方法在获得微陀螺仪跟踪误差和设计的滑模面的基础上，基于所述跟踪误差和滑模面，采用RBF神经网络估计时变角速度参数矩阵，并根据所述滑模面和所述估计时变角速度参数矩阵设计微陀螺仪控制律，最终正确估计出连续变化的角速度信号。本发明方法能够在角速度连续变化的情况下，采用神经网络对时变角速度进行估计，通过设计神经网络权值自适应规律完成权值的自适应调整，保证系统的稳定性，提高陀螺仪的测量精度。

关键词：时变参数矩阵跟踪误差神经网络微陀螺仪滑模面角速度信号自适应调整保证系统滑模控制控制律陀螺仪自适应对时滑模测量申请

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引入磁流体传感器的惯性测量单元的数据处理方法及装置

引入磁流体传感器的惯性测量单元的数据处理方法及装置

引用

作者：李醒飞董哲拓卫晓赵坤鲁建宇王天宇刘欣雨 300354 天津市津南区海河教育园区雅观路135号

本发明提供了一种引入磁流体传感器的惯性测量单元的数据处理方法及装置，可以应用于捷联惯导技术领域。该引入磁流体传感器的惯性测量单元的数据处理方法包括：基于第一角速度传感器组构建第一传递函数，基于第二角速度传感器组构建第... 详细信息

标准号: CN116136405A

本发明提供了一种引入磁流体传感器的惯性测量单元的数据处理方法及装置，可以应用于捷联惯导技术领域。该引入磁流体传感器的惯性测量单元的数据处理方法包括：基于第一角速度传感器组构建第一传递函数，基于第二角速度传感器组构建第二传递函数；根据第一传递函数或第二传递函数构建滤波器传递函数；根据第一传递函数、第二传递函数和滤波器传递函数，构建频率响应特性函数；以及利用频率响应特性函数处理第一角速度信号和第二角速度信号，得到第三角速度信号；基于加速度传感器组，得到加速度信号；利用第三角速度信号和加速度信号，得到位置信息；其中，第一角速度传感器组包括磁流体传感器。

关键词：传递函数角速度信号构建角速度传感器磁流体传感器滤波器传递函数惯性测量单元频率响应特性加速度信号数据处理加速度传感器组函数处理引入应用

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一种薄型大减速比微小型电动舵机系统

一种薄型大减速比微小型电动舵机系统

引用

作者：田秀王彦利孙章军郎跃东 100854 北京市海淀区北京142信箱403分箱

本发明一种薄型大减速比微小型电动舵机系统，包括舵机控制器和舵机两部分。所述的电动舵机系统包含m只舵机(m≥2)，每只舵机均由直流有刷或无刷电机，经n级直齿齿轮传动减速，再经蜗轮蜗杆组件减速，将电机的旋转运动转化为蜗轮蜗杆组... 详细信息

标准号: CN113212736A

本发明一种薄型大减速比微小型电动舵机系统，包括舵机控制器和舵机两部分。所述的电动舵机系统包含m只舵机(m≥2)，每只舵机均由直流有刷或无刷电机，经n级直齿齿轮传动减速，再经蜗轮蜗杆组件减速，将电机的旋转运动转化为蜗轮蜗杆组件的旋转运动，使舵轴输出摆角，而后经舵轴的摆角输出齿轮与有限转角齿轮啮合，并通过安装在有限转角齿轮上的电位器，反馈舵机的角位置/角速度信号，通过导线传输给舵机控制器中的数字控制板，形成舵机系统闭环控制。本发明具有重量轻、输出轴向薄、减速比大、额定负载扭矩大等特点。

关键词：舵机电动舵机系统蜗轮蜗杆组件舵机控制器转角齿轮摆角舵轴减速啮合旋转运动转化角速度信号数字控制板闭环控制大减速比导线传输舵机系统负载扭矩输出齿轮无刷电机直齿齿轮电位器减速比角位置输出轴微小型重量轻薄型传动电机反馈输出

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训练慌张步态识别模型的方法、步态识别方法及相关装置

训练慌张步态识别模型的方法、步态识别方法及相关装置

引用

作者：王铁鑫叶汉银黄鹏李剑 518000 广东省深圳市南山区高新南区科技南十路6号深圳航天科技创新研究院大厦D座10楼1010-1011

本申请实施例涉及步态识别技术领域，公开了一种训练慌张步态识别模型的方法、步态识别方法及相关装置，获取多个步态样本，步态样本包括由惯性测量单元对足部的行走步伐进行采集得到的加速度信号波和角速度信号波，一步态样本标注有标... 详细信息

标准号: CN116682171A

本申请实施例涉及步态识别技术领域，公开了一种训练慌张步态识别模型的方法、步态识别方法及相关装置，获取多个步态样本，步态样本包括由惯性测量单元对足部的行走步伐进行采集得到的加速度信号波和角速度信号波，一步态样本标注有标签，标签包括慌张步态或正常步态。根据步态样本的周期性，对步态样本进行划分，得到多个步态周期波段。采用若干个步态周期波段，对二分类算法模型进行迭代训练，得到慌张步态识别模型。在此实施例中，将各个步态样本按其周期性进行划分，使得得到的每个步态周期波段能够反映完整步子的运动数据，符合行走周期。从而，训练得到的慌张步态识别模型基于分析挖掘每个步态周期波段的潜在特征，能够准确识别出慌张步态。

关键词：慌张步态步态步态周期样本波段步态识别标签惯性测量单元加速度信号角速度信号迭代训练算法模型相关装置行走周期样本标注运动数据正常步态二分类足部采集挖掘申请分析

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