基于STM32的手势识别系统的研究与设计.pdf

基于STM32的手势识别系统研究与设计涉及到了嵌入式系统设计、信号采集与处理、人机交互技术、电路设计以及数据算法等多个知识点。下面将详细地阐述这些知识点。 1. STM32单片机概述 STM32系列单片机是STMicroelectronics（意法半导体）公司生产的一系列基于ARM Cortex-M3内核的32位微控制器。由于具有高性能、低成本、低功耗的特点，它们被广泛应用于嵌入式系统设计中。STM32F103ZET6作为该系列中的一个型号，支持高达72MHz的时钟频率，具备CAN总线传输功能，能够实现多路信号的传输和处理。与传统的MCS51系列单片机相比，STM32的运算速度更快，程序模块化更明显，接口相对简单，易于开发与维护。 2. 手势识别技术 手势识别技术是通过各种传感器检测手势动作，然后对收集到的信号进行分析处理，最终识别出用户的手势意图。这项技术是人机交互领域的关键技术之一，它能够极大地提高人机交互的便捷性和自然性。在设计中，手势识别系统的主体控制依赖于STM32F103ZET6芯片，通过覆铜电容极板采集信号，并通过FDC2214电容式传感器将信号转换成数据，以便进行后续处理。 3. 电路设计 电路设计是手势识别系统的核心部分之一，主要分为电源模块设计、信号采集与处理部分。电源模块采用了限流可调稳压开关电源，以提供稳定的电压和电流。信号采集部分使用覆铜电容极板进行，该电容极板通过人体手势动作变化形成不同的电容值，被FDC2214传感器读取。传感器将电容值的变化转换为电信号，再传送到主控芯片STM32F103ZET6进行后续处理。 4. 数据处理算法 为了将传感器捕获的数据转换为可用的手势识别结果，需要使用特定的数据处理算法。在本设计中，采用了卡尔曼滤波算法和冒泡排序算法。卡尔曼滤波能够从含有噪声的测量中估计动态系统的状态，而冒泡排序算法则用于对捕获的信号数据进行排序处理，以便识别和分类。这些算法共同作用于数据处理环节，提取手势特征，动态设定阈值和环境值，以准确判断手势。 5. 人机交互设计 本设计中的手势识别系统包含“猜拳”和“划拳”两种人机交互手势识别模式。系统通过硬件按键切换模式，接收和处理手势数据。这些模式的设计与实现，大大提高了人机交互的趣味性和便捷性，使得手势识别技术在日常应用中更加友好。 6. 显示技术 手势识别的结果需要通过某种方式显示给用户，本设计选择了TFT-LCD显示屏。TFT-LCD即薄膜晶体管液晶显示屏，具有高分辨率、快速响应时间、宽视角等优点，能够实时稳定地显示手势识别的结果。 总结而言，基于STM32的手势识别系统研究与设计是一个涉及微控制器技术、信号处理、人机交互界面设计、数据算法应用等多方面的技术集成。通过这样综合性的技术开发，可以实现一个响应速度快、稳定性高、用户界面友好的手势识别系统。