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识别精度差,意味着生物电波动幅度小,也意味着两次生物电波对比误差小。
不过这里,不能单纯按百分比大小来看。
高精度,虽然百分比很大,但她采集到的数据样本更丰富,能够从微伏,跨越到毫伏,等于有两种对比方案。它只会比奥托博克公司的感应贴片,识别率更高。
叶青又重复了几次动作,结果每次生物电波的误差都有变化。
累计五次,叶青问电晶,如果让程序智能识别,那程序能从这些生物电波中,找到关键的,可以判定的手部收张信号?
“老板,这五次对比中,仪器采集到了四次,从32微伏,到66微伏之间的同步生物电波动。”电晶站在波示器前不停捏着尖尖的下巴,“如果建立完善的生物电数据库,通过模糊对比,我想可以当做判断依据。”
“但我不敢保证每一个人在采集数据时,都会出现这种情况。另外样本采集次数也太少,我觉得最少有上万次的数据对比,才能更确定一些。”
“采集到不难,公司里有很多人。”
看似没什么进展,其实叶青觉得进展很大。只要能精确判断出收张手掌的信号,那就等于在1的基础上,又多了一个2。因为可以把所有非1的信号,统统归类成2。
“我们再来测试挥手的生物电信号。”
静下心来的叶青,开始同步挥动左右手。
这个动作一直重复了十次。
通过对比,叶青惊奇发现,这十次动作中,竟然采集到十次,可以起到判定自用的相同生物电波动片段。
分析后,叶青和电晶一致认为,这个判断来自手腕摆动时,释放出的生物电信号。
并且是手腕肌肉在运动中,释放出的肌肉生物电信号。因为它只在微伏范围内活动,并高度一致。
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