智能手机主动振动感知未知液体识别
信号处理
2026-04-01 v1 人工智能
计算工程、金融与科学
分布式、并行与集群计算
人机交互
机器学习
摘要
传统液体检测仪器通常无法为公众所用。本文展示了使用商业轻量设备（如智能手机）识别未知液体的可行性。核心洞察在于不同液体分子具有不同的粘度系数，因此在相对运动中需要克服不同的能量势垒。基于这一直觉，我们提出了一种基于主动振动测量液体粘度的新型模型。然而，利用智能手机内置加速度计构建鲁棒系统具有挑战性。实际问题包括欠采样、自干扰以及液体体积变化的影响。我们不依赖机器学习，而是通过多级信号处理来重建原始信号并消除干扰。我们的方法以2.9%的平均相对误差估计液体粘度，并以95.47%的平均准确率区分30种液体。
引用
@article{arxiv.2603.28787,
title = {Smartphone-Based Identification of Unknown Liquids via Active Vibration Sensing},
author = {Yongzhi Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.28787},
year = {2026}
}
备注
Conference on Mobile Computing and Networking (MobiCom),10 pages, 5 figures