作者:李露,胡乃瑞,高闯,李科磊,王聪 单位:东南大学 出版:《电子器件》2020年第04期 页数:5页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFDZQJ2020040310 DOC编号:DOCDZQJ2020040319 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于FDC2214的手势识别装置设计》PDF+DOC2018年第10期 陈婷,范硕 《基于电容式传感器的手势识别装置》PDF+DOC2020年第04期 王俊程 《基于电容式感应的手势识别系统设计》PDF+DOC2020年第04期 葛海江 《一种基于FDC2214的多手势识别装置》PDF+DOC2020年第03期 翟文盛,成吉聪,于增洋 《基于FDC2214单通道阈值分析的手势识别系统》PDF+DOC2020年第06期 王鑫,陈成凯,陈梓威,霍非凡,林乐坤,吴珂,刘浩 《基于FDC2214电容式传感器的手势识别装置》PDF+DOC 刘尧,邱运鹏,裴成梅,汪晨阳,胡安正 《基于Leap Motion传感器的自适应动态手势识别》PDF+DOC2017年第02期 刘权,陈一民,高明柯,李启明,黄晨 《基于电容传感器的手势识别系统研究》PDF+DOC2019年第03期 段夫巧,何旺祥,刘耀,魏海峰 《手语姿态识别与智能手机》PDF+DOC2013年第10期 林宇翔 《一种基于加速度特征提取的手势识别方法》PDF+DOC2012年第08期 陈意,杨平,陈旭光
  • 手势识别在人机交互方面具有重要的应用价值,但是传统设计方案中对用户的手势信息采集繁琐且设备昂贵,因此设计了一款基于多项式拟合的电容式传感器手势识别系统。系统采用FDC2214传感器读取数据代入到拟合好的多项式函数中,进而判别不同的手势,并利用无线通信模块将判别结果发送给PC监测终端。介绍了该系统的软硬件及算法设计,并给出了实验测试结果,结果表明:结合该算法的手势识别系统手势学习总时间为1.09 s,每个手势识别时间为0.62 s,准确率为97.41%,具有灵敏度高、准确性好,抗干扰性强的优点。

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