Treffer 1 - 20 von 29 Weiter zum Inhalt
Logo SPONET
Logo IAT
  • Zwischenablage: 0 in der Auswahl (Voll)
  • Log-in
    • Englisch
    • Deutsch
Erweitert

Suchergebnisse - IEEE Sensors Journal

  • Treffer 1 - 20 von 29
  • Zur nächsten Seite
Treffer weiter einschränken
  1. 1

    Smartifying martial arts: lightweight triboelectric nanogenerator as a self-powered sensor for accurate judging and AI-driven performance analysis (Smartifying Martial Arts: Leichter triboelektrischer Nanogenerator als batteriebetriebener Sensor für genaue Leistungsbewertung und KI-gesteuerte Leistungsanalyse)

    Ahmadi, H., Yousefizad, M., Manavizadeh, N.
    Veröffentlicht in IEEE Sensors Journal (2024)
    Artikel
    “… IEEE Sensors Journal …”
    Datensatz separat aufrufen Zu den Favoriten
    Gespeichert in:
    Originalquelle
  2. 2

    Washable garment-embedded textile electrodes can measure high-quality surface EMG data across a range of motor tasks (Waschbare, in die Kleidung eingebettete Textilelektroden können hochwertige Oberflächen-EMG-Daten für eine Reihe von motorischen Aufgaben messen)

    Lyons, N. R., Worsey, M. T., Devaprakash, D., Salchak, Y. A., Thiel, D. V., Canning, S., Lloyd, D. G., Pizzolato, C.
    Veröffentlicht in IEEE Sensors Journal (2023)
    Artikel
    “… IEEE Sensors Journal …”
    Datensatz separat aufrufen Zu den Favoriten
    Gespeichert in:
    Originalquelle
  3. 3

    A wireless self-powered sensor network based on dual-model convolutional neural network algorithm for tennis sports (Ein drahtloses, selbstversorgendes Sensornetz auf der Grundlage des Algorithmus eines dualen neuronalen Faltungsnetzes für den Tennissport)

    Li, Y., Wu, L.
    Veröffentlicht in IEEE Sensors Journal (2023)
    Artikel
    “… IEEE Sensors Journal …”
    Datensatz separat aufrufen Zu den Favoriten
    Gespeichert in:
    Originalquelle
  4. 4

    A model for comparing over-ground running speed and accelerometer derived step rate in elite level athletes (Ein Modell für den Vergleich der Bodenlaufgeschwindigkeit und der vom Beschleunigungsmesser abgeleiteten Schrittfrequenz bei Spitzensportlern)

    Neville, J. G., Rowlands, D. D., Lee, J. B., James, D. A.
    Veröffentlicht in IEEE Sensors Journal (2016)
    Forschungsergebnis
    “… IEEE Sensors Journal …”
    Datensatz separat aufrufen Zu den Favoriten
    Gespeichert in:
    Originalquelle
  5. 5

    Wearable body sensor networks: State-of-the-art and research directions (Wearable body sensor networks: Stand der Technik und Forschungsrichtungen)

    Gravina, R., Fortino, G.
    Veröffentlicht in IEEE Sensors Journal (2021)
    Forschungsergebnis
    “… IEEE Sensors Journal …”
    Datensatz separat aufrufen Zu den Favoriten
    Gespeichert in:
    Originalquelle
  6. 6

    Fully-conformable porous polyethylene nanofilm sweat sensor for sports fatigue (Vollständig anpassbarer poröser Polyethylen-Nanofilm-Schweißsensor für die Messung der Ermüdung beim Sport)

    Oktavius, A. K., Gu, Q., Wihardjo, N., Winata, O., Sunanto, S. W., Li, J., Gao, P.
    Veröffentlicht in IEEE Sensors Journal (2021)
    Forschungsergebnis
    “… IEEE Sensors Journal …”
    Datensatz separat aufrufen Zu den Favoriten
    Gespeichert in:
    Originalquelle
  7. 7

    Smart contact lens applied to gaze tracking (Intelligente Kontaktlinse zur Blickverfolgung)

    Massin, L., Seguin, F., Nourrit, V., Daniel, E., de Bougrenet de la Tocnaye, J. L., Lahuec, C.
    Veröffentlicht in IEEE Sensors Journal (2021)
    Forschungsergebnis
    “… IEEE Sensors Journal …”
    Datensatz separat aufrufen Zu den Favoriten
    Gespeichert in:
    Originalquelle
  8. 8

    Deep 3D Object Detection Networks using LiDAR data: A review (Deep 3D Object Detection Networks unter Verwendung von LiDAR-Daten: ein Überblick)

    Wu, Y., Wang, Y., Zhang, S., Ogai, H.
    Veröffentlicht in IEEE Sensors Journal (2021)
    Forschungsergebnis
    “… IEEE Sensors Journal …”
    Datensatz separat aufrufen Zu den Favoriten
    Gespeichert in:
    Originalquelle
  9. 9

    Wearable sensors for real-zime kinematics analysis in sports: A review (Wearable-Sensoren für die Echtzeit-Kinematik-Analyse im Sport: ein Überblick)

    Rana, M., Mittal, M.
    Veröffentlicht in IEEE Sensors Journal (2021)
    Forschungsergebnis
    “… IEEE Sensors Journal …”
    Datensatz separat aufrufen Zu den Favoriten
    Gespeichert in:
    Originalquelle
  10. 10

    A novel multi-stage training approach for human activity recognition from multimodal wearable sensor data using deep neural network (Ein neuartiger mehrstufiger Trainingsansatz zur Erkennung menschlicher Aktivitäten aus multimodalen, tragbaren Sensordaten unter Verwendung eines tiefen neuronalen Netzwerks)

    Mahmud, T., Sazzad Sayyed, A. Q. M., Fattah, S. A., Kung, S.-Y.
    Veröffentlicht in IEEE Sensors Journal (2021)
    Forschungsergebnis
    “… IEEE Sensors Journal …”
    Datensatz separat aufrufen Zu den Favoriten
    Gespeichert in:
    Originalquelle
  11. 11

    Depth versus inertial sensors in real-time sports analysis: A case study on fencing (Tiefen- versus Inertialsensoren in der Echtzeit-Sportanalyse: Eine Fallstudie zum Fechten)

    Malawski, F.
    Veröffentlicht in IEEE Sensors Journal (2021)
    Forschungsergebnis
    “… IEEE Sensors Journal …”
    Datensatz separat aufrufen Zu den Favoriten
    Gespeichert in:
    Originalquelle
  12. 12

    Multimodal sensor fusion for low-power wearable human motion tracking systems in sports applications (Multimodale Sensorfusion für stromsparende, tragbare Systeme zur Verfolgung menschlicher Bewegungen in Sportanwendungen)

    Wilk, M. P., Walsh, M., O`Flynn, B.
    Veröffentlicht in IEEE Sensors Journal (2021)
    Forschungsergebnis
    “… IEEE Sensors Journal …”
    Datensatz separat aufrufen Zu den Favoriten
    Gespeichert in:
    Originalquelle
  13. 13

    Comparative study of table tennis forehand strokes classification using deep learning and SVM (Vergleichende Studie zur Klassifizierung von Vorhandschlägen im Tischtennis mit Deep Learning und SVM)

    Tabrizi, S. S., Pashazadeh, S., Javani, V.
    Veröffentlicht in IEEE Sensors Journal (2020)
    Forschungsergebnis
    “… IEEE Sensors Journal …”
    Datensatz separat aufrufen Zu den Favoriten
    Gespeichert in:
    Originalquelle
  14. 14

    Magnetic-field-based position sensing using machine learning (Magnetfeldbasierte Positionserfassung durch maschinelles Lernen)

    Sasaki, A.-I., Ohta, E.
    Veröffentlicht in IEEE Sensors Journal (2020)
    Forschungsergebnis
    “… IEEE Sensors Journal …”
    Datensatz separat aufrufen Zu den Favoriten
    Gespeichert in:
    Originalquelle
  15. 15

    LSTM-based lower limbs motion reconstruction using low-dimensional input of inertial motion capture system (LSTM-basierte Bewegungsrekonstruktion der unteren Gliedmaßen unter Verwendung niedrigdimensionaler Eingaben des Inertialbewegungserfassungssystems)

    Tong, L., Liu, R., Peng, L.
    Veröffentlicht in IEEE Sensors Journal (2020)
    Forschungsergebnis
    “… IEEE Sensors Journal …”
    Datensatz separat aufrufen Zu den Favoriten
    Gespeichert in:
    Originalquelle
  16. 16

    Influence of a marker-based motion capture system on the performance of Microsoft kinect v2 skeleton algorithm (Einfluss eines markerbasierten Bewegungserfassungssystems auf die Leistung des Microsoft Kinect v2 Skeleton Algorithmus)

    Naeemabadi, M., Dinesen, B., Kæseler Andersen, O., Hansen, J.
    Veröffentlicht in IEEE Sensors Journal (2019)
    Forschungsergebnis
    “… IEEE Sensors Journal …”
    Datensatz separat aufrufen Zu den Favoriten
    Gespeichert in:
    Originalquelle
  17. 17

    An algorithm for the automatic detection and quantification of athletes` change of direction incidents using IMU sensor data (Ein Algorithmus zur automatischen Erkennung und Quantifizierung von Vorfällen mit Richtungsänderungen bei Sportlern unter Verwendung von IMU-Sensordaten)

    Meghji, M., Balloch, A., Habibi, D., Ahmad, I., Hart, N., Newton, R., Weber, J., Waqar, A.
    Veröffentlicht in IEEE Sensors Journal (2019)
    Forschungsergebnis
    “… IEEE Sensors Journal …”
    Datensatz separat aufrufen Zu den Favoriten
    Gespeichert in:
    Originalquelle
  18. 18

    Polymer optical fiber for in-shoe monitoring of ground reaction forces during the gait (Optische Polymerfaser zur Messung der Bodenreaktionskräfte im Schuh während des Gehens)

    Leal-Junior, A. G., Frizera, A., Avellar, L. M., Marques, C., Pontes, M. J.
    Veröffentlicht in IEEE Sensors Journal (2018)
    Forschungsergebnis
    “… IEEE Sensors Journal …”
    Datensatz separat aufrufen Zu den Favoriten
    Gespeichert in:
    Originalquelle
  19. 19

    Sensing and characterization of the wrist using dart thrower`s movement (Erfassung und Charakterisierung des Handgelenks anhand der Bewegung des Dartspielers)

    Nguyen, N. N., Pham, T. H., Pathirana, P. N., Babazadeh, S., Page, R., Seneviratne, A.
    Veröffentlicht in IEEE Sensors Journal (2018)
    Forschungsergebnis
    “… IEEE Sensors Journal …”
    Datensatz separat aufrufen Zu den Favoriten
    Gespeichert in:
    Originalquelle
  20. 20

    A compliant 3-Axis fiber-optic force sensor for biomechanical measurement (Kompatibler 3-Achsen-Lichtwellenleiter-Kraftsensor für biomechanische Messungen)

    Al-Mai, O., Ahmadi, M., Albert, J.
    Veröffentlicht in IEEE Sensors Journal (2017)
    Forschungsergebnis
    “… IEEE Sensors Journal …”
    Datensatz separat aufrufen Zu den Favoriten
    Gespeichert in:
    Originalquelle
  • 1
  • 2
  • Nächster

Suchwerkzeuge:

  • RSS-Feed abonnieren
  • Diese Suche als E-Mail versenden
  • Suche speichern

Treffer weiter einschränken

Seite wird neu geladen, wenn Filter aktiviert oder ausgeschlossen wird.

  • Analyse 27 Treffer 27
  • Untersuchungsmethode 26 Treffer 26
  • Messverfahren 25 Treffer 25
  • Sensor 21 Treffer 21
  • Bewegung 19 Treffer 19
  • Hilfsgerät 13 Treffer 13
  • Beschleunigung 8 Treffer 8
  • dreidimensional 8 Treffer 8
  • Biomechanik 7 Treffer 7
  • Wearable 7 Treffer 7
  • Leistungsdiagnostik 5 Treffer 5
  • Software 5 Treffer 5
  • Inertialmesssystem 4 Treffer 4
  • Mess- und Informationssystem 4 Treffer 4
  • Technologie 3 Treffer 3
  • Winkel 2 Treffer 2
  • Bodenreaktionskraft 2 Treffer 2
  • Modellierung 2 Treffer 2
  • Leistung 2 Treffer 2
  • Atmung 2 Treffer 2
  • Schuh 2 Treffer 2
  • Kraft 2 Treffer 2
  • Video 2 Treffer 2
  • American Football 1 Treffer 1
  • EMG 1 Treffer 1
  • GPS 1 Treffer 1
  • O2 1 Treffer 1
  • anaerob 1 Treffer 1
  • Baseball 1 Treffer 1
  • Basketball 1 Treffer 1
  • Alle anzeigen …

  • Naturwissenschaften und Technik 29 Treffer 29
  • Biowissenschaften und Sportmedizin 5 Treffer 5
  • Spielsportarten 5 Treffer 5
  • Ausdauersportarten 3 Treffer 3
  • Kampfsportarten 2 Treffer 2
  • Kraft-Schnellkraft-Sportarten 1 Treffer 1
  • technische Sportarten 1 Treffer 1
  • Trainingswissenschaft 1 Treffer 1
  • Alle anzeigen …

  • Thiel, D. V. 3 Treffer 3
  • James, D. A. 2 Treffer 2
  • Rowlands, D. D. 2 Treffer 2
  • Ahmad, I. 1 Treffer 1
  • Ahmadi, H. 1 Treffer 1
  • Ahmadi, M. 1 Treffer 1
  • Al-Mai, O. 1 Treffer 1
  • Albert, J. 1 Treffer 1
  • Alelaiwi, A. 1 Treffer 1
  • Asumadu, J. A. 1 Treffer 1
  • Avellar, L. M. 1 Treffer 1
  • Babazadeh, S. 1 Treffer 1
  • Balloch, A. 1 Treffer 1
  • Blank, P. 1 Treffer 1
  • Brock, H. 1 Treffer 1
  • Canning, S. 1 Treffer 1
  • Carvajal Rodriguez, M.A. 1 Treffer 1
  • Daniel, E. 1 Treffer 1
  • Devaprakash, D. 1 Treffer 1
  • Dinesen, B. 1 Treffer 1
  • El Saddik, A. 1 Treffer 1
  • Eskofier, B. M. 1 Treffer 1
  • Fattah, S. A. 1 Treffer 1
  • Fortino, G. 1 Treffer 1
  • Frizera, A. 1 Treffer 1
  • Gao, P. 1 Treffer 1
  • Ghasemzadeh, H. 1 Treffer 1
  • Gore, C. J. 1 Treffer 1
  • Gravina, R. 1 Treffer 1
  • Gu, Q. 1 Treffer 1
  • Alle anzeigen …

  • Englisch 29 Treffer 29

  • IEEE Sensors Journal 29 Treffer 29

  • Forschungsergebnis 26 Treffer 26
  • Artikel 3 Treffer 3
  • Literaturanalyse 3 Treffer 3

  • 10 1 Treffer 1
  • 11 1 Treffer 1
  • 15 3 Treffer 3
  • 16 3 Treffer 3
  • 17 2 Treffer 2
  • 18 2 Treffer 2
  • 19 2 Treffer 2
  • 20 3 Treffer 3
  • 21 8 Treffer 8
  • 23 1 Treffer 1
  • 24 1 Treffer 1
  • 7 1 Treffer 1
  • Alle anzeigen …

  • 1 4 Treffer 4
  • 10 2 Treffer 2
  • 11 2 Treffer 2
  • 12 2 Treffer 2
  • 13 1 Treffer 1
  • 17 1 Treffer 1
  • 19 1 Treffer 1
  • 2 3 Treffer 3
  • 20 1 Treffer 1
  • 22 1 Treffer 1
  • 3 2 Treffer 2
  • 4 2 Treffer 2
  • 6 1 Treffer 1
  • 7 3 Treffer 3
  • 8 2 Treffer 2
  • Alle anzeigen …

Suchoptionen

  • Suchhistorie
  • Erweiterte Suche

Hilfe

  • Suchtipps
  • Fachauskunft der Bibliothek
  • Schlagwortliste

IAT

  • Impressum
  • Rechtliche Hinweise
  • Datenschutz

Logo IAT

© 2015-2026 Institut für Angewandte Trainingswissenschaft. Alle Rechte vorbehalten. Durch den Besuch und die Nutzung dieser Website erklären Sie sich vollständig und ohne Vorbehalt mit den Nutzungs- und Datenschutzbedingungen einverstanden. Diese Seite ist ein Service des Fachbereichs Strategie und Wissensmanagement (SWM) und wird mit VuFind betrieben.

Hintergrundbild: © IAT/Patrice Marker

Wird geladen...