- 設計并實現了一款以ESP32-C3-WROOM-02為核心，基于物聯網、UDP協議、姿態傳感器和彎曲傳感器的適用于手語采集與輸入的智能手套及翻譯系統。該系統通過在手套上綁定姿態傳感器MPU6050，配合彎曲傳感器動態監測手的運動和姿態，通過ESP32芯片采集傳感器數據并做初步處理，經單片機上的Wi-Fi模塊通過 UDP 協議傳輸給云端采用 SVM 算法識別靜態手勢，此外，本設計還搭建了基于Python的Web應用程序框架Streamlit實現在網頁上實時呈現處理結果和全平臺兼容，方便用戶使用。
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202308 手勢識別 ESP32 彎曲傳感器 SVM 神經網絡
- 了解基于FastCV視覺庫的SVM機器學習算法-SVM是一種常用的機器學習算法，在人工智能、模式識別、圖像識別等領域有著非常廣泛的應用，本節將結合FastCV庫提供的fcvSVMPredict2Classf32機器學習函數API，對SVM原理及用法進行介紹，為后續大家在使用FastCV進行圖像識別類的應用開發提供參考。
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FastCV SVM 機器學習
- 本篇對應斯坦福公開課的第8個視頻，主要講述了SVM(Support Vector Machine,支持向量機)的剩余部分。即核技法(Kernels)、軟間隔分類器(softmargin classifier)、對SVM求解的序列最小化算法(Sequential Minimal Optimization,SMO)以及SVM的一些應用。 另外，由于筆記6-8大部分都是SVM的內容，因而打包上傳到了csdn資源上，下載請猛擊此處。
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SVM SMO
- 手寫字符的一個突出特點就是模式具有較大的變化性，表現為模式空間的類內分布過于分散，類間交疊嚴重，這使得識別模型無法“恰當”地擬合每類模式的數據分布或類別之間的判別面。在識別模型過程中，通過自適應學習就能較好地擬合特定書寫者筆跡特征向量的空間分布，從而有利于識別率的提高。當然，自適應學習的結果只是提高了對特定書寫者的識別率，但通過為不同人的筆跡特征向量提供不同的識別模型，就能夠從總體上提高系統的識別率。
任何一種自適應學習算法都基于一定的識別方法。從目前已有的文獻來看，大致
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SVM sigmoid
- 飛思卡爾半導體 [NYSE: FSL] 與南京航空航天大學日前聯合宣布，雙方合作推出無位置傳感器型空間矢量調制—直接轉矩控制(SVM-DTC)解決方案。該創新解決方案基于飛思卡爾數字信號控制器(DSC)56F8xxx系列，并極好地解決了壓縮機、風機控制應用在綠色環保、高性價比、面市時間和自適應性等方面的多項要求。
與當前業內采用的其它控制算法相比，SVM-DTC是一種結構簡單、動態性能良好的自適應電機控制算法，具有低噪音、低振動等特點。SVM-DTC不依賴于轉子參數，控制回路較少，因
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飛思卡爾 SVM-DTC
- 摘要：基于高斯動態時間規整核函數(Gaussian Dynamic Time Warping kernel)的支持向量機(GDTW-SVM)在聯機手寫識別中有較高的識別率，但是存在計算復雜度高的問題。結合聯機手寫識別中特征向量的特點，提出了通過引入
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GDTW-SVM 算法 聯機 識別
- 汽車牌照的自動識別技術有重要的應用價值，是智能交通系統ITS(Intelligent Traffic System)的關鍵技術之一。牌照識別系統中圖像的獲取一般通過固定架設在通道上方及兩旁的CCD攝像機拍攝得到，理想情況下拍攝的車牌圖
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LS-SVM 車牌圖像 傾斜校正 方法
- 隨著社會的發展，車輛越來越多，交通變得非常繁忙，城市對于公路和交通的管理已成為一個很重要的問題。交通管理部門要實現現代化的科學管理，必須依靠交通管理系統。汽車是交通系統管理中的主要對象，能否自動識別汽
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SVM 循環 汽車 車型識別
- 焊接過程中，由于工件的加工誤差、熱變形、定位誤差等各種因素的影響，經常使焊槍偏離焊縫中心，導致焊接質量下降...
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LS-SVM
- 數字儀表識別在工業中應用廣泛，但各種儀表差別較大，方法也差別很多。在此提出了一種數字儀表顯示值的快速識別方法，該方法首先由計算機自動定位分割圖像中的數字區域，并實現了單個數字的切分，然后根據數字特點，創新性地改進了特征提取方法，對每個數字圖像提取了一組具有較高區分度，且計算簡單的典型特征。最后，基于SVM識別，構造了一種數字識別器，實現了儀表顯示值的實時識別。
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識別 方法 顯示 儀表 SVM 數字 基于
- 引 言
在傳感器非線性校正領域，國內外許多學者提出多種方法，并得到廣泛應用，傳統方法歸納起來可分兩類：一類是公式法，即以實驗數據為基礎，用最小二乘等系統辨識方法求取擬合曲線參數，建立校正曲線的解析表達式;另一類是表格法，以查表為手段，通過分段線性化來逼近傳感器的非線性特性曲線。
近些年來，隨著神經網絡的發展，又有不少學者利用神經網絡的非線性回歸能力，擬合傳感器輸出與輸入的非線性關系，建立傳感器傳輸特性的逆模型，從而使傳感器亦即神經網絡構成的系統線性化。但是，該方法也存在一定的局限性，主要表
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測試 測量 LS-SVM 溫度傳感器 非線性校正 傳感器
- 在簡要介紹了STS―SVM技術在級聯型多電平變流器中的實現方法的基礎上分析了其技術特點，并進行了實驗驗證。
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STS SVM 級聯型 電平
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