Kalman filter improvement for gyroscopic mouse movement smoothing
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14610%2F13%3A00071655" target="_blank" >RIV/00216224:14610/13:00071655 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Kalman filter improvement for gyroscopic mouse movement smoothing
Popis výsledku v původním jazyce
The Kalman filter is formally an algorithm used to produce estimation of a random variable based on measurement containing noise observed over time. This paper discusses Kalman filter capabilities to smooth noisy data obtained from electro-mechanical gyroscopes and accelerometers. Data produced by the sensor unit contain two types of noise: noise induced by the electronic (both properties of the electro-mechanical nature of the electronic and noise introduced by digitization) and noise induced by humani.e., noise caused by shivering of human hand. The goal is to smooth the data produced by sensor unit movement to make human gestures more distinguishable. Optimal design and slight modification of the Kalman algorithm is discussed in this paper.
Název v anglickém jazyce
Kalman filter improvement for gyroscopic mouse movement smoothing
Popis výsledku anglicky
The Kalman filter is formally an algorithm used to produce estimation of a random variable based on measurement containing noise observed over time. This paper discusses Kalman filter capabilities to smooth noisy data obtained from electro-mechanical gyroscopes and accelerometers. Data produced by the sensor unit contain two types of noise: noise induced by the electronic (both properties of the electro-mechanical nature of the electronic and noise introduced by digitization) and noise induced by humani.e., noise caused by shivering of human hand. The goal is to smooth the data produced by sensor unit movement to make human gestures more distinguishable. Optimal design and slight modification of the Kalman algorithm is discussed in this paper.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/LF13020" target="_blank" >LF13020: Využití senzorů a mikropočítačů instalovaných na osobě</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2013
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
IIE Int'l Proceedings of International Conference on Research in Science, Engineering and Technology
ISBN
9789382242475
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
43-48
Název nakladatele
International Institute of Engineers
Místo vydání
Kuala Lumpur
Místo konání akce
Kuala Lumpur
Datum konání akce
13. 11. 2013
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—