基于实体用户界面的智能手机直觉化交互方式

以智能终端上的交互方式为研究内容,针对智能手机的有形实体交互问题,提出智能手机上的直觉化视窗式交互方法,解决移动终端上由于沿用桌面式图形用户界面交互范式而造成的操作低效与不便的问题,设计并实现了一种基于实体用户界面的手机读图系统Emagn,最后通过实验验证了该方法在交互效率与认知上较传统触摸手势交互方法均有所提高。     

手机可见光提取脉搏中呼吸率的估计

针对智能手机摄像头进行呼吸率估计的问题,提出一种基于融合脉搏波的呼吸率估计(fusion respiratory rate estimation,FRRE)方法.通过融合手机闪光灯可见光中的红光和绿光,得到融合脉搏波,并提取手背的光电容积脉搏波信号.采用绿光脉搏波进行瞬时心率的计算,使用相干解调去除融合脉搏波中心率成分,提取出呼吸信号.而后对呼吸信号进行快速傅里叶变换,并求功率谱密度,从而得到呼吸率.实验结果表明,本文提出的FRRE方法较传统VFCDM方法具有更高的准确性和实时性,可以进行有效的呼吸率估计.     

基于代码克隆检测技术的Android应用重打包检测

随着智能移动设备的流行和普及,移动应用得到了飞速发展.这些移动应用带来了丰富的功能和友好的用户体验,同时也带来一些安全和隐私问题.恶意的开发者或者剽窃者可以破解已经发布的应用程序,并且在应用中植入恶意代码或者替换掉原有的广告库之后,重新打包应用程序并发布在应用市场中.重打包的应用不仅侵害了原开发者的知识版权和利益,同时也对移动用户的安全和隐私造成危害.本文提出了一种基于代码克隆检测技术的Android应用重打包检测方法并且实现了该方法的一个原型系统.实验证明本系统具有很好的准确性和可扩展性,能够用于应用市场级别的大规模应用重打包检测.     

Atmospheric Pressure-Aware Seamless 3-D Localization and Navigation for Mobile Internet Devices

This paper describes a seamless three-dimensional (3-D) localization and navigation system for smartphones.The smartphone includes an atmospheric pressure sensor to measure the user’s altitude that is combined with the outdoor Global Positioning System (GPS) and indoor WiFi-APs localization systems in a seamless 3-D localization system.The smartphone software also provides seamless navigation services by updating map information for both indoor and outdoor locations through the mobile Internet.The indoor floor information calculated from the altitude information is used to project localization anchor nodes,e.g.,WiFi-AP,on different floors onto the user’s floor with an indoor 3-D localization algorithm using projection distances based on a Received Signal Strength (RSS) algorithm.Tests show that the 3-D method reduces systematic errors and achieves much higher accuracy than the traditional two-dimensional localization method.     

一种关于地标辅助行人航位推算技术的改进室内定位方法

近年来,基于智能手机的行人航位推算技术(pedestrian dead reckoning , PDR)、Wi-Fi以及多种融合室内定位技术得到了较快发展,与此同时,其存在对定位环境要求较高,定位结果偏差较大等缺点。为解决这一问题,我们在传统PDR基础上提出了一种结合地标库匹配的改进室内定位方法——地标辅助PDR定位算法(Landmark-aided PDR algorithm, LaPDR)。首先,将在传感器实时数据上识别出的特定地理位置(如墙,门,拐角,Wi-Fi接入点等)当做地标。然后,针对实验环境建立相应的地标库,目的是纠正传统PDR定位算法由于传感器安装精度较低及定位时间过长而产生的漂移。实验结果表明与传统PDR相比,地标辅助PDR定位精度明显提高,系统定位误差基本控制在1.5 m以内。     

智能手机相关图书分类标引存在的问题及对策研究

针对分类标引工作实践,探讨了与智能手机相关图书的分类问题,同时对《中国图书馆分类法》第5版相关类目及其设置给出具体的改进措施。     

基于智能手机的公交运行舒适性测度指标研究

为量化分析公共汽车运行过程中行驶平顺性以及车体振动状态对乘车舒适性的影响.以智能手机作为数据采集终端,通过对速度、经纬度数据的统计分析构建表征平顺性的多维变量,并以主成分分析法降维获得平顺舒适性指标;另一方面,通过对高频采集的加速度数据进行傅氏变换构建振动舒适性指标.该研究弥补了以往研究中忽略车辆运行状态对舒适性影响的不足.通过多项Logit回归法分析调查数据表明,该研究基于智能手机采集数据所构建的舒适性测度指标值能客观反映乘客对公交运行状态的舒适性主观感知.     

基于智能手机传感器的林区行人定位算法

针对林区卫星信号缺失、跟踪定位困难的问题,提出了基于智能手机传感器的林区行人定位算法(forest-pedestrian location,FPL)。算法在行人航位推算算法(pedestrian dead reckoning,PDR)基础上进行改进：采用扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)与卡尔曼滤波(Kalman filter, KF)融合算法对磁力计、加速度计及陀螺仪输出进行多次融合,以提高方位角测量精度;随后,使用Savitzky-Golay(S-G)滤波处理方位角测量值,以提高PDR算法中方位角的估计精度;引入K邻近(K-nearest neighbor, KNN)算法估计步长,将拟合显式步长函数问题转化为“懒惰学习”问题;使用差分气压测高法求解行人高程信息,从而获取行人在林区内的3维定位信息。实验结果表明,该算法可以提高方位角及步长的估计精度,同时可以增加精准的高程定位信息,整体误差控制在5%以内,可以满足林区无信号条件下的定位需求。