- 设计并实现了一款以ESP32-C3-WROOM-02为核心，基于物联网、UDP协议、姿态传感器和弯曲传感器的适用于手语采集与输入的智能手套及翻译系统。该系统通过在手套上绑定姿态传感器MPU6050，配合弯曲传感器动态监测手的运动和姿态，通过ESP32芯片采集传感器数据并做初步处理，经单片机上的Wi-Fi模块通过 UDP 协议传输给云端采用 SVM 算法识别静态手势，此外，本设计还搭建了基于Python的Web应用程序框架Streamlit实现在网页上实时呈现处理结果和全平台兼容，方便用户使用。
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202308 手势识别 ESP32 弯曲传感器 SVM 神经网络
- 了解基于FastCV视觉库的SVM机器学习算法-SVM是一种常用的机器学习算法，在人工智能、模式识别、图像识别等领域有着非常广泛的应用，本节将结合FastCV库提供的fcvSVMPredict2Classf32机器学习函数API，对SVM原理及用法进行介绍，为后续大家在使用FastCV进行图像识别类的应用开发提供参考。
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FastCV SVM 机器学习
- 本篇对应斯坦福公开课的第8个视频，主要讲述了SVM(Support Vector Machine,支持向量机)的剩余部分。即核技法(Kernels)、软间隔分类器(softmargin classifier)、对SVM求解的序列最小化算法(Sequential Minimal Optimization,SMO)以及SVM的一些应用。 另外，由于笔记6-8大部分都是SVM的内容，因而打包上传到了csdn资源上，下载请猛击此处。
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SVM SMO
- 手写字符的一个突出特点就是模式具有较大的变化性，表现为模式空间的类内分布过于分散，类间交叠严重，这使得识别模型无法“恰当”地拟合每类模式的数据分布或类别之间的判别面。在识别模型过程中，通过自适应学习就能较好地拟合特定书写者笔迹特征向量的空间分布，从而有利于识别率的提高。当然，自适应学习的结果只是提高了对特定书写者的识别率，但通过为不同人的笔迹特征向量提供不同的识别模型，就能够从总体上提高系统的识别率。
任何一种自适应学习算法都基于一定的识别方法。从目前已有的文献来看，大致
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SVM sigmoid
- 飞思卡尔半导体 [NYSE: FSL] 与南京航空航天大学日前联合宣布，双方合作推出无位置传感器型空间矢量调制—直接转矩控制(SVM-DTC)解决方案。该创新解决方案基于飞思卡尔数字信号控制器(DSC)56F8xxx系列，并极好地解决了压缩机、风机控制应用在绿色环保、高性价比、面市时间和自适应性等方面的多项要求。
与当前业内采用的其它控制算法相比，SVM-DTC是一种结构简单、动态性能良好的自适应电机控制算法，具有低噪音、低振动等特点。SVM-DTC不依赖于转子参数，控制回路较少，因
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飞思卡尔 SVM-DTC
- 摘要：基于高斯动态时间规整核函数(Gaussian Dynamic Time Warping kernel)的支持向量机(GDTW-SVM)在联机手写识别中有较高的识别率，但是存在计算复杂度高的问题。结合联机手写识别中特征向量的特点，提出了通过引入
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GDTW-SVM 算法 联机 识别
- 汽车牌照的自动识别技术有重要的应用价值，是智能交通系统ITS(Intelligent Traffic System)的关键技术之一。牌照识别系统中图像的获取一般通过固定架设在通道上方及两旁的CCD摄像机拍摄得到，理想情况下拍摄的车牌图
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LS-SVM 车牌图像 倾斜校正 方法
- 随着社会的发展，车辆越来越多，交通变得非常繁忙，城市对于公路和交通的管理已成为一个很重要的问题。交通管理部门要实现现代化的科学管理，必须依靠交通管理系统。汽车是交通系统管理中的主要对象，能否自动识别汽
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SVM 循环 汽车 车型识别
- 焊接过程中，由于工件的加工误差、热变形、定位误差等各种因素的影响，经常使焊枪偏离焊缝中心，导致焊接质量下降...
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LS-SVM
- 数字仪表识别在工业中应用广泛，但各种仪表差别较大，方法也差别很多。在此提出了一种数字仪表显示值的快速识别方法，该方法首先由计算机自动定位分割图像中的数字区域，并实现了单个数字的切分，然后根据数字特点，创新性地改进了特征提取方法，对每个数字图像提取了一组具有较高区分度，且计算简单的典型特征。最后，基于SVM识别，构造了一种数字识别器，实现了仪表显示值的实时识别。
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识别 方法 显示 仪表 SVM 数字 基于
- 引 言
在传感器非线性校正领域，国内外许多学者提出多种方法，并得到广泛应用，传统方法归纳起来可分两类：一类是公式法，即以实验数据为基础，用最小二乘等系统辨识方法求取拟合曲线参数，建立校正曲线的解析表达式;另一类是表格法，以查表为手段，通过分段线性化来逼近传感器的非线性特性曲线。
近些年来，随着神经网络的发展，又有不少学者利用神经网络的非线性回归能力，拟合传感器输出与输入的非线性关系，建立传感器传输特性的逆模型，从而使传感器亦即神经网络构成的系统线性化。但是，该方法也存在一定的局限性，主要表
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测试 测量 LS-SVM 温度传感器 非线性校正 传感器
- 在简要介绍了STS―SVM技术在级联型多电平变流器中的实现方法的基础上分析了其技术特点，并进行了实验验证。
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STS SVM 级联型 电平
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