基于可穿戴式設(shè)備的智能家電系統(tǒng)的研究與實現(xiàn).pdf

1、近年來，隨著人們生活品質(zhì)的提高，智能家電系統(tǒng)的控制與研究倍受關(guān)注，成為最活躍的研究方向之一。而手勢是人類日常生活中必不可少的一部分，是人與人之間一種廣泛的交流形式，在人機交互中，它逐步成為新興的交互方式。基于現(xiàn)有的理論和研究，本文經(jīng)過分析和總結(jié)，實現(xiàn)了一種基于隱馬爾可夫模型的手勢識別，通過對手勢的識別達到控制家用電器的目的。
　　本文以手勢識別作為研究對象，對相關(guān)理論方法展開了系統(tǒng)的分析，從用戶的實際需求出發(fā)，設(shè)計完成了基于可穿戴

2、式設(shè)備的智能家電系統(tǒng)。
　　本文主要從以下幾個方面展開工作:
　　(1)特征提取。
　　特征提取主要包括時間域特征和頻率域特征。由于時間域特征比較直觀，而且容易提取，其性價比比提取頻率域特征要高，因此本文選擇提取時間域特征。最終提取出的時間域特征包括:均值、合成加速度、方差、振幅、加速度最大軸、波峰數(shù)、峰值距離、均方根特征和信號幅度區(qū)域。
　　(2)基于隱馬爾可夫模型的手勢識別過程。
　　本文首先通過實驗采

3、集提取特征數(shù)據(jù)，將特征數(shù)據(jù)分為六大組，包括上、下、左、右、前、后，然后通過HMM學習得出隱馬爾可夫模型。擁有隱馬爾可夫模型后，使用序列后向特征選擇方法進行后項選擇特征，選擇出實驗需要的特征，并建立出完善的隱馬爾可夫模型。最終本文選擇出的特征有五個，分別是:均值，振幅、加速度最大軸、波峰數(shù)以及均方根特征。最后，用預留出的測試數(shù)據(jù)對HMM模型進行測試，得到結(jié)果。以后使用此隱馬爾可夫模型即可識別手勢。
　　本文通過進行實驗模擬，驗證了算