人体活动识别 通过智能手机上的传感器识别人类活动的起始代码 需求知识：加速度计，Matlab，基本ML，Android 持续的： N ：原始数据数组的长度 框架大小：250个样本 frameOverlap ：50个样本 frameNum ：所有帧的数量 dimNum ：8 基本变量： rawData ：合并一个活动的所有文件中的所有数据，大小为（N * 3） frame ：将rawData重塑为大小（ frameNum * frameSize * 3 ） 框架：连接所有框架 标签：框架标签 frameData ：原始的三轴数据加上扩展的尺寸和大小（ frameNum * frameLen * dimNum ） featureData ：从frameData中提取特征，也从训练数据中提取特征 TLDR： 只需运行或遵循“数据处理”部分，调整数据文件格式，然后将文件放入文件夹中

：智能手机系统的开发近年来一直是行业的热点，而在软件系统开发过程中，为了保证软件系统的质量和 可靠性，通常引入MTBF(Mean Time between Failures)测试以提供有效的质量监控，并衡量软件是否达到相应的 可靠性置信度指标。本文对MTBF指标值进行了深入分析与设计研究，基于python脚本和Monkey工具提出了一 种新颖的针对智能手机系统的自动测试方案，并且对测试结果进行了置信度分析。分析测试结果表明该自动测 试方案可以方便地运用到智能手机系统产品的自测和达标测试过程。

前言: 近年来，苹果公司推出iBeacon功能，主要是配备有低功耗蓝牙（BLE）通信功能的设备使用BLE技术向周围发送自己特有的ID，接收到该ID的应用软体会根据该ID采取一些行动。特别是以Moto360以及Apple watch为代表首次采用无线充电方式，遵守Qi(WPC)无线充电标准，给消费者以及行业带来新的创新和亮点，并给用户带来了前所未有的体验。于是越来越多的主流商家纷纷推出带iBeacon功能的无线充电器，这样既方便商家资讯推送，也可以给可穿戴式设备提供充电，所以市场需求日益增长。现在集团根据Smart phone，手环以及智慧手表应用也推出了基于GENERALPLUS GPMQ8005B的可穿戴式无线充电方案。 该智能手机无线充电采用GPMQ8005B(QFP48)+GPMD5130A 正式版本，用于普通5W发射； 电路PCB截图: 附件内容截图:

手机就是公交卡、门卡、银行卡；基于近场通讯（NFC）技术，各手机厂商将传统钱包功能装在智能手机中，数字钱包比较认可的三个就是小米、华为、iPhone，基于此，特对这三款钱包做一个竞品分析。

智能手机浏览器目前有很多，像UCWeb，Opera等，但这些手机浏览器都不支持flash，skyfire是目前所知唯一支持浏览flash的手机浏览器，现在，你可以用手机上开心网了。这是Symbian V3版本，直接安装，无需签名。

想用安卓版谷歌浏览器没地方下载？在这里给大家分享一个最新版本，GooglePlay市场的，谷歌浏览器（Chrome）安卓版，版本号：84-0-4147-125

美国运输模式 US-Transporation是我们数据集的名称，其中包含来自13个以上用户的传感器数据。 鉴于文献中缺乏针对TMD的通用基准，我们通过一个简单的Android应用程序收集了一大套属于不同主题的度量。 我们公开发布数据集，以便其他研究人员可以从中受益，以进行进一步的改进和提高研究的可重复性。 我们的数据集是由不同性别，年龄和职业的人构建的。 此外，我们不对应用程序的使用施加任何限制，因此，每个用户都记录自己习惯执行该操作的数据，以便评估现实世界的状况。 除了可下载的数据集之外，在此页面中，您还可以找到Python的代码以提取特征，并建立机器学习模型以进行预测。 您可以在找到有关数据集和我们的工作的更多信息。 如果对您的研究有所帮助，请在您的出版物中引用以下论文： @article{carpineti18, Author = {Claudia Carpineti,

智能手机数据集 使用智能手机数据集的人类活动识别 要运行此脚本，请首先确保输入数据在您的工作目录中可用。 输入数据集可。 下载文件后，将其解压缩到您的工作目录中（目录“ UCI HAR Dataset”应位于工作目录中）。 该脚本取决于库plyr，并假定已安装。 该脚本已经过R版本3.2.1的测试。

智能手机的屏幕触控原理介绍.docx

基于智能手机的穿戴式移动监测系统可实现心电、呼吸、体温以及体位/体动等多项基本生理参数的低负荷获取，具有较好的人机交互界面和移动监护特性，可扩展性强。