本文關(guān)鍵詞：基于Android的智能手機(jī)測(cè)量風(fēng)向的應(yīng)用設(shè)計(jì)和開發(fā)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：風(fēng)對(duì)于許多戶外運(yùn)動(dòng)發(fā)揮著重要作用。例如帆船運(yùn)動(dòng)中,只有愛(ài)好者掌握風(fēng)向后,才可以正確調(diào)整風(fēng)帆,最大限度利用風(fēng)力。然而,專業(yè)的測(cè)風(fēng)設(shè)備對(duì)于業(yè)余使用者來(lái)說(shuō),成本高又不便于攜帶。隨著內(nèi)置傳感器的日益豐富,智能手機(jī)在環(huán)境感知方面出現(xiàn)了越來(lái)越多的應(yīng)用。當(dāng)前的智能手機(jī),已經(jīng)具備指南針、氣壓計(jì)和計(jì)步器等設(shè)備的功能。綜合利用多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù),智能手機(jī)可以挖掘出更多的創(chuàng)新功能。 本文創(chuàng)造性地提出了基于手機(jī)麥克風(fēng)和姿態(tài)傳感器的風(fēng)向測(cè)量方案。文中首先建立了風(fēng)引起的噪聲和風(fēng)與麥克風(fēng)夾角兩者之間的關(guān)系模型。通過(guò)實(shí)驗(yàn),我們觀察到風(fēng)從對(duì)稱角度吹向麥克風(fēng)產(chǎn)生的噪聲相似。入射角均勻變化下,記錄的風(fēng)噪聲具有對(duì)稱特性,對(duì)稱軸對(duì)應(yīng)于風(fēng)向角度。其次,文中統(tǒng)計(jì)了風(fēng)噪聲最強(qiáng)頻點(diǎn)的分布規(guī)律,確定了噪聲濾波的通帶。然后,文中提出了二次采樣方法,恢復(fù)聲音信號(hào)中的對(duì)稱特性。最后,本文設(shè)計(jì)了基于卷積的循環(huán)自卷積(CAC)算法,定位序列中的對(duì)稱軸。區(qū)別于一般的模式識(shí)別,該算法輕便簡(jiǎn)單,不需要標(biāo)記和訓(xùn)練,適用于資源受限的移動(dòng)終端。 本文在Android平臺(tái)上設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了Wind Compass原型。使用Wind Compass時(shí),用戶需要轉(zhuǎn)動(dòng)手機(jī),以收集各個(gè)入射角下的風(fēng)噪聲。文中提出兩種轉(zhuǎn)動(dòng)方式,步進(jìn)電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)的自動(dòng)模式和手轉(zhuǎn)動(dòng)的手動(dòng)模式。我們分別在室內(nèi)外環(huán)境下,測(cè)試了Wind Compass的效果,分析了影響測(cè)量誤差的各個(gè)因素。室內(nèi)環(huán)境下,自動(dòng)模式的平均誤差小于3°,手動(dòng)模式小于10°。室外環(huán)境下,風(fēng)速風(fēng)向穩(wěn)定時(shí),平均測(cè)量誤差小于20°。
【關(guān)鍵詞】：智能手機(jī) 傳感器應(yīng)用 環(huán)境感知 風(fēng)噪聲識(shí)別
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN929.53;TP212
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 目錄7-10
• 圖目錄10-11
• 第一章 緒論11-16
• 1.1 課題研究背景11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀13
• 1.3 論文研究意義與主要內(nèi)容13-16
• 1.3.1 研究意義13-14
• 1.3.2 研究?jī)?nèi)容14-16
• 第二章 智能手機(jī)傳感器16-20
• 2.1 麥克風(fēng)傳感器16-18
• 2.1.1 MEMS麥克風(fēng)簡(jiǎn)介16
• 2.1.2 MEMS麥克風(fēng)的結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵參數(shù)16-18
• 2.2 姿態(tài)傳感器18-19
• 2.3 其他傳感器19
• 2.4 本章小結(jié)19-20
• 第三章 風(fēng)噪聲與入射角的關(guān)系模型20-26
• 3.1 風(fēng)噪聲20-21
• 3.2 對(duì)稱性21-22
• 3.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證22-24
• 3.4 方法概述24-25
• 3.5 本章小結(jié)25-26
• 第四章 算法設(shè)計(jì)26-34
• 4.1 記錄原始數(shù)據(jù)26
• 4.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理26-29
• 4.2.1 噪聲濾波26-28
• 4.2.2 二次采樣28-29
• 4.3 定位對(duì)稱軸29-33
• 4.3.1 循環(huán)自卷積函數(shù)30-31
• 4.3.2 定位對(duì)稱軸算法31-33
• 4.4 確定風(fēng)向33
• 4.5 本章小結(jié)33-34
• 第五章 Android應(yīng)用開發(fā)34-50
• 5.1 Android平臺(tái)34-36
• 5.2 Android應(yīng)用組件36-42
• 5.2.1 活動(dòng)(Activity)36-40
• 5.2.2 服務(wù)(Service)40-41
• 5.2.3 廣播接收器(Broadcast Receiver)41
• 5.2.4 內(nèi)容提供器(Content Provider)41
• 5.2.5 事件(Intent)41-42
• 5.3 Android應(yīng)用軟件開發(fā)42-48
• 5.3.1 Android應(yīng)用程序特點(diǎn)42-43
• 5.3.2 應(yīng)用層軟件開發(fā)的關(guān)鍵問(wèn)題43-45
• 5.3.3 Android開發(fā)環(huán)境的搭建45-48
• 5.4 程序?qū)崿F(xiàn)48-49
• 5.4.1 程序流程48-49
• 5.4.2 Android API49
• 5.5 本章小結(jié)49-50
• 第六章 測(cè)量結(jié)果分析50-58
• 6.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置50-51
• 6.1.1 測(cè)試條件50
• 6.1.2 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)50-51
• 6.2 自動(dòng)模式51-54
• 6.2.1 轉(zhuǎn)動(dòng)周數(shù)51-52
• 6.2.2 轉(zhuǎn)動(dòng)角度52-53
• 6.2.3 轉(zhuǎn)動(dòng)速度53
• 6.2.4 手機(jī)類型53-54
• 6.3 手動(dòng)模式54-55
• 6.3.1 轉(zhuǎn)動(dòng)次數(shù)54-55
• 6.3.2 背景噪聲55
• 6.4 室外測(cè)試55-57
• 6.5 本章小結(jié)57-58
• 第7章 總結(jié)與展望58-59
• 7.1 工作總結(jié)58
• 7.2 研究不足與展望58-59
• 參考文獻(xiàn)59-62
• 附錄62

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 陳昱;江蘭帆;;基于Google Android平臺(tái)的移動(dòng)開發(fā)研究[J];福建電腦;2008年11期

2 差沙;地獄男爵;;用Android開發(fā)手機(jī)應(yīng)用[J];程序員;2008年01期

3 黃曉青;;風(fēng)向風(fēng)速傳感器的校準(zhǔn)方法[J];計(jì)量與測(cè)試技術(shù);2009年01期

4 劉振宇;周榮慧;;Google服務(wù)在Android上的運(yùn)用與分析[J];軟件導(dǎo)刊;2010年11期

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 張勇;具有環(huán)境感知的普適計(jì)算服務(wù)自適應(yīng)性研究[D];上海交通大學(xué);2009年

  本文關(guān)鍵詞：基于Android的智能手機(jī)測(cè)量風(fēng)向的應(yīng)用設(shè)計(jì)和開發(fā)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：421529