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手势和语音识别——智能家电人机交互新趋势 总被引:1,自引:0,他引:1
从鼠标、键盘、遥控器到触屏、语音控制、手势控制、体感、眼控,电子设备的人机交互方式在不断往简单、自然升级进化的同时也带来了更新奇有趣的操控体验。现今手势控制和语音控制等技术不仅在智能电视中流行,而且在智能家居中也开始渗透,相信未来人们只要通过语音、手势、表情等输入家电就知道该干什么的理想状况不会太遥远。 相似文献
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《信息技术》2015,(12):91-93
随着技术的发展,智能家居在可预见的将来会发展成为物联网的一个分支,社会生活也会倾向家庭的智能化和自动化,所以智能家居的研究和发展在以后将会极大地影响人们地生活,使人们的生活更加舒适。文中项目主要分为两大模块:远程监控模块和体感控制模块。远程监控模块主要通过Cubieboard3开发板和UVC摄像头实现数据获取,并采用H.264视频输入与输出格式的转化与配置。体感控制模块主要是采用微软的Kinect实现体感控制家居设备。该模块主要通过Kinect摄像头捕获人体数据,彩色数据,深度数据和语音数据,对采集到的数据作处理,通过手势识别和语音识别,对家居设备进行控制。 相似文献
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无线通信设备、信息传感设备与嵌入式控制系统目前已广泛应用于智能家居产品上,实现家居的智能化,提升家居的安全性、便利性、舒适性.本文设计了一种基于ARM9的无线智能家居控制系统,实现家居电器控制与安防监控功能.希望本论文的研究工作能够为对智能家居方面的应用及发展提供一点借鉴意义. 相似文献
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首先,提出噪声方差未知情况下基于t分布的Anderson-Darling的认知无线电频谱盲检测方法,通过计算接收到信道采样样本均值和方差比的分布函数与f分布函数之间的Anderson-darling距离,实现频谱检测.其次,提了基于特征函数的频谱盲检测算法,通过计算接收到的样本经验特征函数与已知特征函数的距离,判决信道中是否存在信号传输.最后,给出了衰落信道下,所提2种基于拟合优度的频谱盲检测算法的虚警概率和检测概率下界.理论和仿真表明,噪声方差未知情况下,所提2种频谱盲检测算法比传统的噪声方差已知时的能量检测法具有更好的性能.在低信噪比和小样本条件下,性能提高表现的尤其明显. 相似文献
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在宽带频谱检测技术中,针对传统分布式压缩感知方法(DCS)数据传输量大、能耗高的问题,提出了一种基于两步式融合重构的压缩频谱检测(TS-CSS)方法.该方法的数据重构过程分为先支撑集信息融合,后信号联合重构两步,通过支撑集信息融合获得的先验信息可指导信号的联合重构.仿真结果表明,联合重构时随机选择50%的用户参与,即可获得与传统DCS接近甚至更优的频谱检测性能,因而,该方法能够有效地降低系统数据传输量,节省频谱检测耗能. 相似文献
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