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J-GLOBAL ID：202002280071207266   整理番号：20A1425887

対話型ディスプレイにおける圧電力センシングのためのタッチ配向分類ベース力没入電圧応答性安定化法【JST・京大機械翻訳】

A Touch Orientation Classification-Based Force-Voltage Responsivity Stabilization Method for Piezoelectric Force Sensing in Interactive Displays

著者 (4件)： Gao Shuo (School of Instrumentation and Optoelectronic Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Guo Rong (School of Instrumentation and Optoelectronic Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Shao Mingqi (School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Xu Lijun (School of Instrumentation and Optoelectronic Engineering, Beihang University, Beijing, China)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 20  号： 14  ページ： 8147-8154  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1318A  ISSN： 1530-437X  CODEN： ISJEAZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 圧電力タッチパネルは,低電力消費,高力検出感度,および単純パネル構造などの利点により,人間の耳石機械活動の分野において大きな興味を引いている。しかし,様々なタッチ方向によって導入された不安定な力インピーダンス電圧応答性は,対話型ディスプレイでの使用の成功を制限する。この課題に取り組むため,本論文では,ユーザ指タッチ誘導容量パターンを用いて人工ニューラルネットワーク(ANN)を訓練する機械学習ベース技術を提示した。この技法を用いて,高いタッチ角分類精度(95.7%)と高い平均力検出精度(90%)が,異なるタッチ配向を達成した。提示した技術は圧電力タッチパネルの開発を促進する。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： インピーダンス ,  接触角 ,  *電圧 ,  *応答特性 ,  ニューラルネットワーク ,  *圧電気 ,  パネル構造 ,  *表示装置 ,  平衡石 ,  機械学習
準シソーラス用語： タッチパネル ,  *対話型 ,  低電力化 ,  検出精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 表示機器  (NC06030Q) ,  入出力装置  (JC04050U)

タイトルに関連する用語 (9件)： 対話型 ,  ディスプレイ ,  圧電 ,  センシング ,  タッチ ,  配向 ,  分類 ,  応答性 ,  安定化法