基于MEMS传感器的手势识别终端的研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 论文研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 论文的主要工作与结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 总体方案设计 | 第16-25页 |
| 2.1 总体设计要求 | 第16页 |
| 2.2 手势集的定义 | 第16-19页 |
| 2.3 手势识别算法简介与选择 | 第19-23页 |
| 2.3.1 手势轨迹重建 | 第19-20页 |
| 2.3.2 模板匹配方法 | 第20-21页 |
| 2.3.3 隐马尔科夫模型 | 第21-22页 |
| 2.3.4 统计模式识别方法 | 第22-23页 |
| 2.3.5 手势识别算法的选择 | 第23页 |
| 2.4 总体设计框架 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 硬件设计 | 第25-33页 |
| 3.1 总体硬件设计 | 第25-26页 |
| 3.2 微控制器的选型 | 第26-27页 |
| 3.3 MEMS传感器的选型 | 第27-28页 |
| 3.4 无线通讯模块部分设计 | 第28-30页 |
| 3.4.1 无线通信方式的选择 | 第28-29页 |
| 3.4.2 蓝牙模块的选择 | 第29页 |
| 3.4.3 蓝牙负载开关部分电路设计 | 第29-30页 |
| 3.5 显示模块的选择 | 第30-31页 |
| 3.6 电源部分设计 | 第31-32页 |
| 3.7 按键部分电路设计 | 第32页 |
| 3.8 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 手势识别算法的设计 | 第33-52页 |
| 4.1 手势数据的采集 | 第33页 |
| 4.2 有效手势的截取 | 第33-35页 |
| 4.3 有效手势的数据预处理 | 第35-37页 |
| 4.3.1 异常数据滤波 | 第35-37页 |
| 4.3.2 平滑滤波 | 第37页 |
| 4.4 决策方法的建立 | 第37-51页 |
| 4.4.1 决策方法总体框架 | 第37-38页 |
| 4.4.2 腕部转动手势与其他手势的区别 | 第38页 |
| 4.4.3 腕部转动手势的识别 | 第38-39页 |
| 4.4.4 直线可扩展手势与含曲线手势的区别 | 第39-42页 |
| 4.4.5 直线可扩展手势的识别 | 第42-46页 |
| 4.4.6 含曲线手势的识别 | 第46-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 软件分层架构设计 | 第52-65页 |
| 5.1 软件分层架构总体设计 | 第52-53页 |
| 5.1.1 分层的意义 | 第52页 |
| 5.1.2 分层架构设计 | 第52-53页 |
| 5.2 驱动层和接口层 | 第53-54页 |
| 5.3 系统抽象层 | 第54-60页 |
| 5.3.1 系统抽象层概述 | 第54-58页 |
| 5.3.2 系统抽象层设计 | 第58-60页 |
| 5.4 应用层 | 第60-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 实验验证与分析 | 第65-74页 |
| 6.1 系统识别率测试 | 第65-69页 |
| 6.2 实时性测试 | 第69-70页 |
| 6.3 能耗测试 | 第70-71页 |
| 6.4 应用场景 | 第71-73页 |
| 6.5 本章小结 | 第73-74页 |
| 第7章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 7.1 工作总结 | 第74-75页 |
| 7.2 工作展望 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 攻读硕士学位期间获得的科研成果 | 第82页 |
