数据集概述
该数据集围绕乒乓球裁判场景的自主传感器节点系统展开，包含基于增强黑猩猩优化算法（ECOA）优化的传感器布局方案及相关代码文件，用于提升边线球和擦网判罚的准确性，解决人工误差及传统系统成本高、适应性差的问题。
文件详解
- 文件名称: Autonomous Sensor Node System for Table Tennis Officiating Optimized Placement Using Enhanced Chimp Optimization Algorithm/Code.zip
- 文件格式: ZIP (.zip)
- 内容说明: 压缩包内包含实现自主传感器节点系统（ASNS）优化布局的代码文件，涉及增强黑猩猩优化算法（ECOA）对摩擦纳米发电机（TENG）供电加速度传感器的布局优化，用于碰撞点（CP）检测。
适用场景
- 体育裁判技术研究: 分析自主传感器节点系统在乒乓球边线球、擦网判罚中的应用效果
- 优化算法验证: 验证增强黑猩猩优化算法（ECOA）在传感器布局优化问题中的性能
- 智能体育设备开发: 为低成本、自适应乒乓球裁判辅助系统的研发提供技术参考
- 传感器网络布局研究: 探索运动场景下多传感器节点的优化部署策略
