【摘 要】
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针对原有篮球投篮轨迹捕反义捉方法数据聚类效果较差的问题,设计基于背景差法的篮球投篮轨迹自动捕捉方法。通过传感器对比结果选定惯性传感器,设计轨迹捕捉器并构建相应的轨迹捕捉网络构架。在运动员小臂处与篮筐篮板入放置捕捉器获取投篮动作数据并对其去噪处理。使用背景差法中的多高斯模型构建投篮轨迹模型。对模型内数据点进行聚类处理,剥离背景数据获取轨迹数据,最后完成轨迹数据的聚类捕捉。至此,基于背景差法的篮球投篮
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针对原有篮球投篮轨迹捕反义捉方法数据聚类效果较差的问题,设计基于背景差法的篮球投篮轨迹自动捕捉方法。通过传感器对比结果选定惯性传感器,设计轨迹捕捉器并构建相应的轨迹捕捉网络构架。在运动员小臂处与篮筐篮板入放置捕捉器获取投篮动作数据并对其去噪处理。使用背景差法中的多高斯模型构建投篮轨迹模型。对模型内数据点进行聚类处理,剥离背景数据获取轨迹数据,最后完成轨迹数据的聚类捕捉。至此,基于背景差法的篮球投篮轨迹自动捕捉方法完成。构建对比实验,与原有方法相比,此方法对数据点的聚类效果更佳,原有方法聚类效果较为松
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现有扩散光学断层成像(diffuse optical tomography,DOT)系统常采用高档光探测器和放大器,令系统成本居高不下、性价比较低.本文旨在使用全新技术降低系统成本、增加成像深度,研发一套可实用于人脑成像的新型扩散光学断层成像系统.为此采用了成本较低的新型光探测器和一款自主设计研制的光电二极管前置放大器.相较于实验室原有DOT系统,新系统整体成本节约了40%以上.其次,设计了一款具
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