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基于STM32的2018年电赛D题手势识别系统。

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简介：
该项目涉及2018年电赛D题中，一个基于STM32F103ZET6精英开发板的手势识别系统的全面代码设计。该系统代码的设计涵盖了从硬件接口到算法实现的各个环节，旨在提供一个完整的解决方案以满足比赛的要求。

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  • 2018年电子设计竞赛D题：基于STM32的手势识别系统
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    本项目是2018年电子设计竞赛D题参赛作品，旨在开发一款基于STM32微控制器的手势识别系统，实现对多种手势的精准识别与响应。 2018年电子设计竞赛D题手势识别系统的完整代码是基于STM32F103ZET6精英开发板进行设计的。
     
  • 基于STM32的手势识别装置（2018年电子设计竞赛题目）
    优质
    本项目旨在开发一款基于STM32微控制器的手势识别装置。通过集成传感器捕捉用户手势，并利用算法进行解析与响应，实现智能家居控制等功能。此作品参加于2018年的电子设计竞赛中。 STM32结合官方指定的电容传感器，并通过OLED进行显示。用户可以通过按键来切换不同的工作模式。
     
  • 2018年电子竞赛中的手势识别
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    本研究关注于2018年的电子竞赛中手势识别技术的应用与进展，探讨其在人机交互领域的创新突破和技术挑战。 2018年电子设计大赛的手势识别完整代码程序。
     
  • 2018 TI杯电子设计大赛D题全功能手势识别完成
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    本项目为2018年TI杯电子设计大赛D题全功能手势识别系统参赛作品。团队成功开发出一套能够准确识别人类手势动作的电子控制系统，实现了创新与技术应用的完美结合。 2018年电子设计大赛（TI杯）D题手势识别项目实现了划拳（1 2 3 4 5）和猜拳（石头剪子布），并通过IIC通讯协议对FDC2214进行配置和读取数据，采用限幅滤波和中位数滤波法处理数据，并通过TFT LCD屏幕显示。该项目具有很高的学习价值。
     
  • 基于STM32的手势识别系统.rar
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    本项目为一个基于STM32微控制器的手势识别系统设计，通过集成传感器捕捉手势动作，并利用算法进行解析和响应。 2018年全国大学生电子电路设计大赛作品采用四通道设计，程序稳定可靠，并配备OLED显示屏及按键控制功能，还支持语音播报。该系统基于STM32F103微控制器开发，代码经过模块化封装处理，易于理解和维护。
     
  • 基于STM32和PAJ7620的手势识别系统
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    本项目研发了一套基于STM32微控制器与PAJ7620手势传感器的手势识别系统，能够精准响应多种手势指令，适用于智能家居、人机交互等场景。 STM32结合PAJ7620的手势识别源码资料。
     
  • 基于STM32及FDC2214的手势识别系统.zip
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    本项目旨在开发一款基于STM32微控制器和FDC2214电容传感芯片的手势识别系统，实现对多种手势动作的精准检测与响应。 本项目是2018年全国大学生电子设计大赛的一个题目，目标是使用STM32开发板和FDC2214传感器芯片来识别特定的手势。该项目会采集FDC2214传感器的各种手势数据并进行存储，在采集完成后对手势进行判断，并将结果在LCD液晶屏上显示出来。
     
  • 2018年TI杯大学生电子设计竞赛本科组D组手势识别装置源代码
    优质
    本作品为2018年TI杯大学生电子设计竞赛中针对本科组D题“手势识别装置”的参赛程序源代码，旨在实现对手部动作的精准识别与响应。 2018年TI杯大学生电子设计竞赛本科组D组的任务是设计一个手势识别装置，并提供该任务的源程序。
     
  • 基于 MATLAB 的手势识别系统
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    本项目开发了一套基于MATLAB的手势识别系统，通过捕捉用户手部动作并转换为计算机可读指令，实现了人机交互的新方式。 基于 MATLAB 的手势识别系统能够在线简单背景下识别手势，并支持与系统进行猜拳游戏。
     
  • 基于MATLAB的手势识别系统
    优质
    本项目基于MATLAB开发了一套手势识别系统，通过捕捉并分析手部动作数据，实现对多种手势的有效识别。该系统具有高精度和灵活性，适用于人机交互、智能控制等领域。 在简单的背景下实现在线手势识别，可以与系统进行猜拳游戏。