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一个结合LabVIEW和MATLAB编程的手势识别系统。

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简介:
本文旨在解决传统手势识别系统在医疗应用场景中存在的局限性,并提出了一种全新的解决方案:一种融合了LabVIEW和MATLAB混合编程的基于肌电信号的手势识别系统。该系统对手势识别设计过程中所面临的关键挑战进行了深入分析和研究。具体而言,采用医用电极片采集肌电信号,随后通过硬件电路进行放大和滤波等必要的预处理步骤,并将这些经过处理的信号通过高速采集卡传输至计算机。接着,我们巧妙地结合了LabVIEW和MATLAB这两种强大的软件平台,从而能够有效地提取和分析不同手势所对应的时频特征分量,并进一步进行归一化处理以优化性能。基于此,我们构建了一个包含训练数据的集备,并运用K近邻(KNN)算法精心设计并实现了该基于肌电信号的手势识别系统。最终的实验结果表明,该系统能够显著提升手势识别的准确率。

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客服
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  • 基于LabVIEWMATLAB
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    本研究开发了一种结合LabVIEW与MATLAB优点的手势识别系统。通过这两种软件平台的协同工作,提高了手势识别系统的准确性和效率,适用于人机交互等应用领域。 本段落针对传统手势识别系统难以应用于医疗领域的不足之处,提出了一种基于肌电信号的新型手势识别系统设计方法,并采用LabVIEW与MATLAB混合编程技术实现了该方案。文章详细探讨了在设计过程中遇到的关键问题。 具体而言,我们使用医用电极片采集人体肌肉活动产生的电信号(即肌电信号),通过硬件电路进行信号放大和滤波等预处理操作后,利用高速数据采集卡将这些经过初步处理的信号传输到电脑中。随后,在LabVIEW与MATLAB软件环境的支持下,对不同手势对应的时频特征分量进行了提取、分析,并且通过归一化的方式建立了训练集。 基于上述步骤,我们根据KNN算法设计并实现了基于肌电信号的手势识别系统,该系统的准确率较高。
  • 基于LabVIEWMATLAB障碍物_LABVIEW_DEMO
    优质
    本项目开发了一个结合LabVIEW与MATLAB优势的障碍物识别系统。利用LabVIEW进行数据采集及图形化编程,并运用MATLAB强大的算法处理能力,实现高效准确的障碍物检测和识别功能,为智能机器人应用提供技术支持。演示版本已上线,请访问LABVIEW_DEMO获取更多详情。 基于LABVIEW和MATLAB的混合编程障碍物识别系统采用支持向量机作为学习模型,并通过提取特征进行训练,最后使用数据集进行测试。该代码为LABVIEW部分。
  • 基于 MATLAB
    优质
    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
    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。
  • 利用摄像头
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    这是一个创新的手势识别程序,通过摄像头捕捉并解析用户的手势动作,实现无需物理接触的操作交互,为用户提供更加便捷和直观的人机互动体验。 使用STM32摄像头进行手势动作识别后,需要自行查看端口号并连接设备。该系统运行效果比较稳定。
  • 基于LabVIEWMATLAB障碍物演示_MATLAB_DEMO
    优质
    本项目展示了一种结合LabVIEW与MATLAB优势的障碍物识别系统。利用MATLAB强大的图像处理能力及LabVIEW的图形化编程界面,实现高效的数据采集、分析与可视化,为智能机器人应用提供解决方案。 基于LABVIEW和MATLAB混合编程的障碍物识别系统采用支持向量机作为学习模型,通过提取特征进行训练,并使用数据集进行测试。该代码为MATLAB部分。
  • 基于MATLAB资源包_RAR_MATLAB_MATLAB_器_石头剪刀布_简易
    优质
    本资源包提供了一个基于MATLAB的简易手势识别系统,支持包括石头、剪刀、布在内的基础手势识别。通过该工具,用户可快速上手并开发更复杂的手势控制应用。 基于MATLAB的简单手势识别系统能够识别剪刀、石头、布的手势。
  • 基于STM32PAJ7620
    优质
    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KinectOpenCV
    优质
    本系统采用Kinect传感器与OpenCV库,实现非接触式手势识别,支持多种手势命令,适用于人机交互、虚拟现实等领域。 从Kinect读取彩色图像,并利用OpenCV实现0-9数字手势的识别。