1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着传感器技术、模式识别技术以及嵌入式系统的发展，人机交互技术得到了飞速发展，手势识别作为人机交互技术的重要组成部分，越来越受到研究者的关注。
传统的人机交互方式主要依赖于鼠标、键盘等接触式设备，而手势识别技术则为我们提供了一种更加自然、便捷、高效的交互方式，在智能家居、虚拟现实、游戏控制等领域具有广泛的应用前景。
本课题旨在研究基于加速度传感器的手势识别系统，探索利用加速度传感器采集手势信息并进行识别的方法，设计并实现一个低成本、高鲁棒性的手势识别系统，为智能设备提供更加自然、便捷的交互体验。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着传感器技术、微电子技术和模式识别技术的发展，手势识别技术作为人机交互领域的研究热点，引起了国内外众多研究者的广泛关注。
1. 国内研究现状
国内在基于视觉的手势识别领域的研究起步较晚，但发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题的主要研究内容包括：
1.加速度传感器数据采集与预处理:研究加速度传感器的工作原理和数据采集方法，设计数据采集电路，实现手势数据的实时采集。
对采集到的原始数据进行预处理，包括去噪、滤波、归一化等，为后续的特征提取和识别做好准备。
4. 研究的方法与步骤
本课题研究将采用理论分析、实验研究和工程实践相结合的方法，逐步开展以下研究工作：
1.需求分析与方案设计:分析基于加速度传感器的手势识别系统的功能需求和性能指标，确定系统的总体设计方案，包括硬件平台选择、软件架构设计等。
2.数据采集与预处理:研究加速度传感器的工作原理和数据采集方法，设计数据采集电路，并利用开发板和传感器模块进行数据采集实验，验证数据采集方案的可行性。
对采集到的原始数据进行预处理，包括去噪、滤波、归一化等，为后续的特征提取和识别做好准备。
5. 研究的创新点
本课题将在以下几个方面进行创新性研究：
1.高效的特征提取方法:针对加速度传感器数据的特点，研究高效的特征提取方法，提取能够有效表征手势动作信息的特征参数，提高手势识别的精度和鲁棒性。
2.轻量级识别算法:研究适用于加速度传感器数据的轻量级识别算法，选择计算复杂度低、内存占用少的分类器，提高系统的实时性和效率，使其能够在资源受限的嵌入式平台上运行。
3.低功耗系统设计:在硬件电路设计和软件程序开发过程中，考虑系统的功耗问题，设计低功耗的硬件电路，优化软件程序，延长系统的续航时间，使其更适用于可穿戴设备等应用场景。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘伟,周维.基于加速度传感器的人体行为识别算法[J].传感技术学报,2022,35(09):1397-1402.
2. 葛瑜,张毅,周东华.基于加速度传感器和CNN-LSTM的手势识别方法[J].传感技术学报,2021,34(01):72-77.
3. 王鑫,吴怀宇,梁华,等.基于加速度传感器和改进DBN的手势识别[J].仪表技术与传感器,2023(04):71-76 83.
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