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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。

“有搞头。”电晶看完对比图,又看住了叶青。

“确实有搞头。”叶青点点头,一副“难道就这么简单”的不置信表情。

神经释放出的手掌收张信号为1,非这个动作的信号为2。

那手腕或者手臂肌肉,在做特定动作时,完全可以列为3。

肌肉在运动中,当然也可以产生生物电活动,它只是比神经释放出的生物电信号要小很多。奥托博克公司的感应贴片识别不了,电晶制造的这种完全可以。

1、2、3,就这么容易的被找到了思路?

“老板,这一切也太简单了吧?您不说奥托博克公司,在这方面的技术是行业第一嘛,我觉得这第一,水得一塌糊涂。”

“我也觉得……”

叶青思考了片刻,说道:“归根结底,应该还是工业技术能力的差距。或许他们没有把感应贴片识别精度,提高一个量级的能力。检测微伏级生物电压变化,他们可以做到,但那套设备会很笨重,有可能和医院里的心电图记录仪一样。”

“另外检测到这些细微变化后,能否把这个变化应用到机械运动中,又是一个问题。”

“这个难度比感应贴片更高,没有我们的仿生手运动技术,再好的感应芯片也是白搭。”

“最后就是编程方面难度了。”

“如何把这些信号,编程一套简单有效的控制命令,也是个问题。”

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