摘要：钢琴弹奏手套是一种新兴的智能可穿戴式设备,通过手套中的多惯性传感器对钢琴弹奏者的手势状态进行实时感知和分析,可以让钢琴学习者实时了解弹奏手势是否规范,从而有效提高钢琴学习效率和兴趣,并降低学习成本。区别于其他应用领域中的手势,钢琴弹奏手势具有多样性、快速性、大动态以及强时变的特点,设计了一套基于惯性数据手套与红外检测杆的钢琴弹奏手势识别系统,并提出一种基于机器学习的钢琴弹奏手势识别方法,以惯性数据手套与红外检测杆的输出作为数据样本,针对钢琴弹奏手势特性,进行多模态手势特征的提取并采用分层识别算法改善识别效果。实验表明,所提出的方法能够较好的适应钢琴弹奏手势识别需求,识别准确率达到99%以上。

摘要：本文针对挠性航天器执行器故障问题,提出了一种基于最小特征值的自适应故障补偿方法.首先,针对由故障和挠性模态引起的系统不确定性进行参数化;其次,为了解决由故障引起的控制增益矩阵的不确定性,构造了新的控制增益矩阵,并利用该矩阵的最小特征值设计标称控制信号;而后,设计自适应律对标称控制信号中的不确定参数进行估计,构成自适应控制信号,保证了系统稳定性和渐近跟踪性能;最后,仿真结果验证了本文提出的自适应控制方法的有效性.