1.一种基于自制数据手套的手势识别方法,其特征在于:该方法包含如下步骤:S1:利用普通手套,将传感器和数据采集模块做成数据手套;
S2:上位机通过数据手套采集手势数据,并将采集到的手势数据进行预处理;
S3:将预处理之后的手势数据输入到模板匹配和BP神经网络算法中进行训练,得出对应的识别模型;
S4:通过训练好的识别模型进行手势识别,在上位机中显示出对应的手势值。
2.根据权利要求1所述的一种基于自制数据手套的手势识别方法,其特征在于:所述数据采集模块包含多路选择开关,微控制单元,USB-UART桥接器,放大器;
所述多路选择开关连接至所述放大器,所述放大器连接至所述微控制单元,所述微控制单元上连接有所述USB-UART桥接器,所述微控制单元通过所述USB-UART桥接器连接至计算机;
所述放大器包含桥式放大电路和噪声抑制电路,所述桥式放大电路连接至所述噪声抑制电路;
所述噪声抑制电路包含相互串联的工频陷波电路和带通滤波电路,所述带通滤波电路由低通滤波器和高通滤波器串联组成。
3.根据权利要求2所述的一种基于自制数据手套的手势识别方法,其特征在于:所述低通滤波器和高通滤波器的频率范围为0.08-44.2Hz。
4.根据权利要求1所述的一种基于自制数据手套的手势识别方法,其特征在于:步骤S1中所述传感器为弯曲传感器。
5.根据权利要求4所述的一种基于自制数据手套的手势识别方法,其特征在于:所述弯曲通过杜邦线连接至所述数据采集模块。
6.根据权利要求5所述的一种基于自制数据手套的手势识别方法,其特征在于:步骤S3中将预处理之后的手势数据输入到模板匹配具体为:S31:将数据手套采集到的传感器数据与模板库中的手势模板进行匹配,计算其欧氏距离;
S32:将欧氏距离值进行排序,根据行中最小的一行的数据代表的手势识别出用户输入的手势。