2018年TI杯大学生电子设计竞赛本科组D组手势识别装置源程序

在本项目中，“2018年TI杯大学生电子设计竞赛本科组D组手势识别装置”是一个基于嵌入式系统的设计挑战，旨在利用创新技术实现对手势的智能识别。这个装置的核心是通过FDC2214传感器进行手势检测，并采用STM32F103单片机作为主控单元来处理数据并执行相应的操作。以下是关于这些关键技术和知识点的详细说明： 1. **手势识别**： 手势识别是一种计算机视觉技术，它能够理解人类手势的含义并据此做出响应。在这个项目中，可能采用了特定的算法来解析由传感器收集的数据，从而识别出不同的手势。这可能涉及到特征提取、模式匹配以及机器学习等技术。 2. **FDC2214传感器**： FDC2214是一款高精度电容数字转换器，适用于触摸检测和环境传感应用。在这个装置中，该传感器用于捕捉手势的动态变化，比如手指的接近、移动或离开。通过监测电容的变化，它可以提供精确的手势信息，这些信息随后被送到单片机进行处理。 3. **STM32F103单片机**： STM32F103是意法半导体（STMicroelectronics）生产的基于ARM Cortex-M3内核的微控制器。它具有高性能、低功耗的特点，广泛应用于各种嵌入式系统。在这个项目中，STM32F103负责接收FDC2214传感器的输入，处理手势数据，并根据识别结果控制外部设备，如显示器、执行器或其他交互组件。 4. **信号处理与数据分析**： 在STM32F103中，原始传感器数据需要经过滤波、放大等预处理步骤，以去除噪声和提高信噪比。然后，数据可能被转化为可识别的特征向量，用于手势识别算法。可能采用了诸如滑动窗口、卡尔曼滤波、傅立叶变换等信号处理技术。 5. **软件开发**： 使用C或C++语言编写源代码，实现对STM32F103的编程，包括初始化硬件接口、读取传感器数据、运行识别算法、控制输出等。开发环境可能包括STM32CubeMX配置工具和Keil uVision IDE。 6. **嵌入式系统设计**： 整个系统设计涵盖了硬件与软件的协同工作，包括电路设计、传感器布局、电源管理、通信接口等。此外，系统可能还需要考虑实时性、可靠性和能耗优化。 7. **实际应用与交互设计**： 除了技术实现，项目可能还涉及用户界面设计和交互逻辑，确保用户可以直观地理解和使用手势识别装置，提升用户体验。 这个项目不仅涵盖了硬件设计和嵌入式系统开发，还涉及到传感器技术、信号处理、机器学习等多个领域的综合应用。对于参赛的学生来说，这是一个全面锻炼技能、提升创新能力的宝贵实践机会。