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基于手势的交互技术提供了一种自然、和谐的人机交互方式,是当前多通道交互技术领域的研究热点之一。相比目前研究较多的基于其他技术的手势识别,基于表面肌电(surface electromyography, SEMG)和加速度(acceleration, ACC)信号的手势交互在可穿戴性和价格上有着更多的优势。表面肌电信号是使用电极从皮肤表面拾取的电信号,能反映精细手势动作的信息,加速度信号则是一种反映运动物体加速度状态的电信号。基于这两类传感器信息融合的手势识别技术在残疾人假肢控制、手语识别以及娱乐电子产品等领域具有重要的应用价值。基于作者所在实验室在融合肌电和加速度信息的手势识别技术方面取得的研究进展,本文提出在嵌入式技术平台上实现基于两类传感器信息融合的手势识别技术方案,设计并实现了一套基于定点DSP的便携式实时手势识别系统。该系统数据收发采用无线2.4G的方式,手势识别算法利用定点DSP实现,手势识别结果被转换成控制命令并用于家用电器实时控制。本文工作为该技术的推广奠定了一定的基础,也为其推进至实用场合进行了一次有意义的尝试。本文主要工作可概括如下:(1)实现了一套基于定点DSP的实时手势交互平台。其在硬件上主要包含5通道表面肌电传感器、1个3轴加速计、无线信号接收模块、DSP实时信号处理模块和手势交互应用模块等。通过配置相关软件已实现8类常用手势动作的模式识别,并将识别结果应用于了LCD的显示和红外遥控命令的发送。(2)实现了基于DSP的手势动作表面肌电和加速度信号处理的实时算法。实时手势识别算法主要包含活动段检测、特征提取和分类器。活动段检测算法采样了常用的移动窗法。在特征提取上,为实现DSP平台的实时性和高准确性,本系统对表面肌电信号分别提取时域的MAV和频域的AR模型系数作为特征,而对于加速度信号,则通过原始信号的减采样获取特征。本系统在分类器的选择上,实现了一类简单且稳定性较高的LDC分类器。(3)实现了基于手势的两种交互应用方案。一种是基于红外编码发射的空调实时遥控应用,另一种是采用TFT的真彩色液晶屏实现手势识别结果显示的图像交互应用。