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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利融合IMU与UWB的智能手机背面手写字母输入方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119883094B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510369996.1，技术领域涉及：G06F3/04883；该发明授权融合IMU与UWB的智能手机背面手写字母输入方法是由周湛博;张婷婷;王冬子;郭政鑫;肖甫;高铭;崔凯燕设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合IMU与UWB的智能手机背面手写字母输入方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种融合IMU与UWB的智能手机背面手写字母输入方法，包括：通过智能手机与智能手表的API接口，获取两个设备中的IMU序列数据与UWB测距数据；使各数据在时空上对齐，并获取两个设备的相对运动特征；分析两个设备的各项相对运动特征中不同特征对于手写字母的识别准确度的影响，再据此选取出需要的特征组合，进行归一化处理；构建基于LSTM与TCN的手写字母识别学习模型，根据智能手机与智能手表的实时IMU序列数据与UWB测距数据，识别在智能手机背面输入的手写字母。本发明实现在手机背部数据输入的新型交互方式，从而实现扩展人机交互的方式。

本发明授权融合IMU与UWB的智能手机背面手写字母输入方法在权利要求书中公布了：1.一种融合IMU与UWB的智能手机背面手写字母输入方法，其特征在于，包括： S1、构建智能手机与智能手表的通信框架，通过智能手机与智能手表的API接口，获取两个设备中的IMU序列数据与UWB测距数据； S2、对两个设备中的IMU序列数据与UWB测距数据进行预处理，使各数据在时空上对齐，并获取两个设备的相对运动特征；具体为： S21、对智能手机与智能手表的IMU序列数据进行首尾截断，并对UWB测距数据进行插值，使两个IMU序列数据与UWB测距数据的时间对齐； S22、设置一个全局坐标系，将获取的智能手机与智能手表的姿态信息对应到该坐标系； S23、构建两个设备的相对运动特征集合，其中包括UWB测距数据、智能手机与智能手表在各自自身局部坐标系下的各项相对运动特征，以及智能手表在智能手机坐标系下的各项相对运动特征； S3、分析两个设备的各项相对运动特征中不同特征对于手写字母的识别准确度的影响，再据此选取出需要的特征组合，进行归一化处理； 步骤S3中分析两个设备的各项相对运动特征中不同特征对于手写字母的识别准确度的影响；具体为： S31、进行预实验，为不同特征训练出的不同模型，训练中以26个字母作为标签，26种标签采用one-hot编码，以分类交叉熵作为损失函数，使用早停法进行训练； S32、根据预实验中不同特征训练出的不同模型在验证集和过拟合前训练集上的表现选出需要的特征，其中在早停法训练数据过程中，当出现一个新的最小损失值后，如果在3轮训练内没有出现比前者还小的新的最小损失，则被认为是过拟合； S4、构建基于LSTM与TCN的手写字母识别学习模型，并利用从IMU序列数据与UWB测距数据中提取的特征组合进行训练； S5、将训练完成的手写字母识别学习模型载入智能手机和智能手表，根据智能手机与智能手表的实时IMU序列数据与UWB测距数据，识别在智能手机背面输入的手写字母。

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