文中基于ADSP-BF561为核心处理器设计一套自动视频跟踪系统，对智能监控系统中关键技术的实现进行研究，包括运动目标检测、目标跟踪算法、硬件平台搭建及摄像机的运动控制等。实验表明，系统可快速自动识别运动目标并进行跟踪，且具有一定的实时性及稳定性。由于时间限制，系统在设计上仍然存在不足，在多个方面仍需进一步完善。
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心率是衡量运动效果，控制运动量的最有效标准。在心率监测领域，最准确的应该是心率带，但在现在这个“颜值”社会中，又便宜又准确的心率带已out，取而代之的是各类手环和手表。
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心电图( ECG) 是心脏疾病诊断最有效的工具。噪声的去除以及Q 波、Ｒ 波、S 波的提取是心电信号检测中的两大主题。本文使用Savitzky-Golay 滤波器对人体在弯腰、走路、坐下-站起等运动状态下采集的心电信号进 行分析，去除信号中的基线漂移和运动伪影，并对滤波后信号的Q 波、Ｒ 波和S 波进行检测。
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可穿戴种类逐渐丰富，目前形成了千万级市场，预计明年年底形成亿级规模。其中运动健康类可穿戴设备是市场主流，智能手表稳随其后，眼镜依然是小众市场。
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美国科技博客ReadWrite近日刊文称，在《银翼杀手》和《少数派报告》等科幻小说中，人类使用高科技设备来实现“超人”般的能力。尽管这只是梦想，但近年来可穿戴设备的发展已部分实现了这样的梦想。在21世纪，可穿戴设备将日渐重要。
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调研机构IHS Technology的一项市场调研预测，未来6年可穿戴设备的复合年均增长率将达到18%，2019年将达到1.35亿部。可穿戴设备的发展趋势如何？出人意料的是，高尔夫运动从一种独特视角提出了关于IoT技术在将来3- 5年内的发展趋势。
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9月24日，由OFweek高科技行业门户口主办，OFweek机器人承办的“2015中国机器人产业论坛·武汉站”在武汉国际博览中心开幕，会议上来自深圳市汇川技术股份有限公司副总经理陈培正做了《机器人运动控制系统核心部件及解决方案-国产核心部件需要市场协同》的精彩演讲。
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本文详细介绍了脉搏信号采集电路设计，并以STM32芯片为控制核心，利用三轴加速度计获取噪声源构建自适应滤波器来消除运动干扰，对处理后数据存储、计算与结果显示，实现了对心率实时、连续、可靠的检测，展示了可穿戴设备在医疗、运动、健康等领域的美好应用前景。
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苹果手表正式上市，这款主打运动健身的智能可穿戴设备自发布以来便受到消费者的热捧。苹果手表的强势来袭，掀起了可穿戴设备的新浪潮。
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功能强大的超低功耗微控制器、超低功耗模拟身体信号传感器和创新型电源与电池管理电路相结合，共同推动了可穿戴医疗保健市场的发展。可穿戴式医疗设备可以监测身体信号多年，为医师提供有用的健康诊断信息。同样的监测设备还被应用到了高性能运动应用中，帮助优化身体机能。
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目前工业机器人仅能在严格定义的结构化环境中执行预定指令动作，缺乏对环境的感知与应变能力，这极大地限制了机器人的应用。利用机器人的视觉控制，不需要预先对工业机器人的运动轨迹进行示教或离线编程，可节约大量的编程时间，提高生产效率和加工质量。
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EM253 模块是 OYES-200 系列中的运动控制功能模块，使用该模块连接驱动器可方便驱动步进电机和伺服电机。
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当前，随着大众量化自我运动兴起等原因的影响，医疗可穿戴市 场发展迅速，商业模式以向设备与后续服务收费主。在以血糖、心电监测为代表的诊疗类产品功能日趋强大的同时，面临着信息采集、信息处理与信息流通方面的挑战。
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为了在智能手机上监测自己的健康数据，很多朋友都购买了小米手环，当然也会同时安装“小米运动”应用。只需要简单的设置，即可将小米手环的监测数据同步至手机QQ。
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