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MagnifiSense的工作原理在于,每个设备在工作时所发的电磁辐射模式各不相同,通过一个非常常见的电磁传感器,设备能够捕获用户附近的非常广的频谱。因此,这个可穿戴设备能够识别出周围正在运行的电机、整流器、以及不同的调节器,而他们工作时的电磁辐射模式也各不相同。通过捕获信号,预处理和相关的机器学习算法,MagnifiSense通过不同的排列组合来区分不同设备形成的电磁辐射模式。
EdwardWang和华盛顿大学电气工程系的其他研究人员以电吹风为例,介绍了设备的工作模式。
电吹风的电磁辐射频率包括:一个旋转的马达,所以就还包括相应的,用于控制马达转速的电路。当然,还有电吹风的工作工频,在美国一般是60Hz。而设备正好能捕获这一数据信号。如果设备检测到某一个工作的电器工频不到60hz,那么显然不是电吹风。
这些电器的特性,通常被定义为领域知识,被汇聚成一个模式集,也可以称之为模板。当在系统中录入上百个市面上销售的电吹风的模式集之后,我们通过算法学习电吹风的行为模式。当系统检测到新的工作设备之后,系统将采集到的信号与学习得到的模板进行匹配。
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