АПОТ
Бутенко С. О. Моделі та методи обробки цифрових сигналів : магістерська атестаційна робота, пояснювальна записка / С. О. Бутенко ; кер. роботи проф. Литвинова Є.І. ; ХНУРЕ, Кафедра Автоматизації проектування обчислювальної техніки. – Харків, 2014. – 61 с. : CD
Бутенко С. О. Моделі та методи обробки цифрових сигналів : магістерська атестаційна робота, пояснювальна записка / С. О. Бутенко ; кер. роботи проф. Литвинова Є.І. ; ХНУРЕ, Кафедра Автоматизації проектування обчислювальної техніки. – Харків, 2014. – 61 с. : CD
Статистика використання: Видач: 0
Анотація:
Целью данной магистерской аттестационной работы является разработка модели и методов обработки цифрового сигнала от акселерометра - решение задачи по распознаванию жестов.
Предложений метод по распознаванию жестов был реализован в виде приложения для мобильной платформы iOS - которое позволяет проводит распознавание таких жестов как - круг, квадрат, треугольник. Добавлена поддержка режима тренировки, что позволяет добавлять в приложение виды жестов которые можно распознать.
КВАНТОВАНИЕ, СКРЫТЫЕ МОДЕЛИ МАРКОВА, ФИЛЬТРАЦИЯ ДАННЫХ, АКСЕЛЕРОМЕР
Метою даної магістерської атестаційної роботи є розробка моделей і методів обробки цифрового сигналу від акселерометра - розв'язання задачі з розпізнавання жестів.
Запропонований метод з обробки жестів був реалізований у вигляді додатку для мобільної платформи iOS - який дозволяє проводити розпізнавання таких жестів як - коло, квадрат, трикутник. Додана підтримка режиму тренувань, що одзволяє додавати у додаток види жестів які можливо розпізнати.
КВАНТУВАННЯ, ПРИХОВАНІ МОДЕЛІ МАРКОВА, ФІЛЬТРАЦІЯ ДАНИХ, АКСЕЛЕРОМЕР
The aim of certification diploma is to develop models and methods for of digital signal processing from the accelerometer - the task of gesture recognition.
The proposed method for gesture recognition has been implemented as an application for a mobile platform iOS - which allow recognition of gestures such as - circle, square, triangle. Added support for the training mode that lets you add types of gestures that can be recognized.
QANTIZATION, HIDDEN MARKOV MODEL, DATA FILTERING, ACCELEROMETER
Предложений метод по распознаванию жестов был реализован в виде приложения для мобильной платформы iOS - которое позволяет проводит распознавание таких жестов как - круг, квадрат, треугольник. Добавлена поддержка режима тренировки, что позволяет добавлять в приложение виды жестов которые можно распознать.
КВАНТОВАНИЕ, СКРЫТЫЕ МОДЕЛИ МАРКОВА, ФИЛЬТРАЦИЯ ДАННЫХ, АКСЕЛЕРОМЕР
Метою даної магістерської атестаційної роботи є розробка моделей і методів обробки цифрового сигналу від акселерометра - розв'язання задачі з розпізнавання жестів.
Запропонований метод з обробки жестів був реалізований у вигляді додатку для мобільної платформи iOS - який дозволяє проводити розпізнавання таких жестів як - коло, квадрат, трикутник. Додана підтримка режиму тренувань, що одзволяє додавати у додаток види жестів які можливо розпізнати.
КВАНТУВАННЯ, ПРИХОВАНІ МОДЕЛІ МАРКОВА, ФІЛЬТРАЦІЯ ДАНИХ, АКСЕЛЕРОМЕР
The aim of certification diploma is to develop models and methods for of digital signal processing from the accelerometer - the task of gesture recognition.
The proposed method for gesture recognition has been implemented as an application for a mobile platform iOS - which allow recognition of gestures such as - circle, square, triangle. Added support for the training mode that lets you add types of gestures that can be recognized.
QANTIZATION, HIDDEN MARKOV MODEL, DATA FILTERING, ACCELEROMETER