清华大学《CEJ》:用于人-机器人超声波加密通信的机器学习增强多功能石墨烯电子贴片
材料分析与应用
2025-03-03 16:31
文章摘要
本研究由清华大学计算机系孙富春课题组在《Chemical Engineering Journal》上发表,首次提出了一种基于激光诱导石墨烯(LIG)的多功能电子贴片(GEPs),实现了手势识别与超声波加密通信的双重功能。该研究通过集成机器学习技术,利用卷积神经网络(CNN)提高手势识别的准确率,同时开发了基于超声波的加密通信技术,有效抵抗电磁干扰。实验结果显示,GEPs在200 Hz至50 kHz的频率范围内表现出优异的声压级输出,手势识别准确率高达92.37%。这一技术为人机交互和信息安全领域提供了新的解决方案,具有广泛的应用潜力,特别是在军事、医疗和智能家居等领域。
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