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马氏距离matlab代码手势连续识别的比较研究 该存储库包含Matlab代码，用于与连续手势识别方法之间的比较： M1是一种使用高斯混合模型和高斯混合回归对手势建模并使用马哈拉诺比斯距离对每个手势进行概率分类的方法。 如果相关联的概率超过某些阈值，则将检测到手势实例。 SLOTH是一种使用长期短期记忆递归神经网络（LSTM-RNN）作为概率分类器的方法。 将随时间变化的概率行为与预期行为进行比较，以检测手势。 “ Data_Feeding”模块加载存储在data文件夹中的示例序列，对SLOTH的数据进行下采样，并根据滑动窗口技术提供两种方法。 每种方法的手势识别过程的结果都显示在一个绘图中。 已经在论文“使用模糊逻辑来增强人类运动图元的分类”中进行了介绍。 有关更多信息，请参考此出版物。 SLOTH已在论文“使用递归神经网络和可穿戴传感器进行的在线手势识别”中提出。 有关更多信息，请参考此出版物。 两种方法之间的比较研究结果已提交给意大利人工智能协会第17届国际会议。 作者 亚历山德罗·卡菲（AlessandroCarfì），部门。 DIBRISUniversitàdegli Stud

设计并实验验证了一种基于双驱马赫-曾德尔调制器(DDMZM)和受激布里渊散射(SBS)窄带光子滤波的新型镜像抑制微波光子混频器结构。将射频(RF)和本振(LO)信号分别输入至DDMZM上下臂的射频端口,控制偏置电压,使得由RF和LO信号所引起的光边带之间满足等效相位调制关系,以抑制由RF同LO光边带拍频产生的带内干扰中频(IF)信号。进一步地,借助SBS损耗谱的窄带光子滤波特性,将有用RF光边带同LO光边带之间的等效相位调制关系转换为强度调制,实现了有用IF信号的产生。实验结果表明:该混频器的镜像抑制比(IRR)可达43dB,在6~20GHz的RF信号以及0.5~1.5GHz的IF信号工作频段,系统的IRR性能可分别保持在35dB~40dB的水平上。

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