發布日期：2022-10-09 點擊率：66
mems加速度傳感器是基于MEMS微機電系統技術實現的一種智能傳感器，它的特點是體積小、成本低，能夠充分滿足物聯網時代各行各業對于傳感器的要求。根據mems加速度傳感器的不同類型，mems加速度傳感器也可以用來測量不同的量，其表現出來的特點也不盡相同。那么mems加速度傳感器的特點還有哪些？下面一起來看一下吧！
mems加速度傳感器有哪些特點
因為傳統式的根據機電工藝制成的傳感器和執行器在體型、價位和產能上不能融進工業、消費電子等領域的要求，MEMS逐漸迅速發展起來。
與傳統式的傳感器相比較，MEMS傳感器在規格、性能、自動化等層面都具有十分明顯的優勢。例如說，在陀螺儀及麥克風層面，MEMS技術的應用場景為之技術升級帶來較大跨躍。
比較1：陀螺儀。傳統式的光纖陀螺儀，體型雖然越來越小，但對于放入一些電子產品而言是不能完成的。并且為了確保性能，這種一個陀螺儀的產量之低和價位之高也是顯而易見。
而我們現在智能手機上選用的陀螺儀則是MEMS陀螺儀。其體型小、功耗低、便于數字化和自動化，特別是成本低，便于批量生產，特別適合手機、汽車牽引控制系統、醫療器械這些需要大規模生產的設備。
MEMS傳感器的發展趨勢
此前，智能手機、可穿戴設備等智能硬件迅速更新，功能越多而體型越小。這就對器件的規格要求極高，推動MEMS傳感器向一體化、小型化、自動化、低功耗方向迅速發展。隨著應用場景的不斷深入，MEMS的迅速發展也有了新的發展趨勢。
近日，意法半導體傳感產品部總監SimoneFerri看中汽車MEMS傳感器將在半導體市場成為下一波的浪潮，他反映，預估今年MEMS業務成長8%，有消費類、工業與汽車三大應用場景，其中有50%以上是消費類應用場景，其余則為工業與汽車。
因為智能手機、移動互聯網、社群媒體等造就了MEMS的第一波的浪潮，接下來則進入“工業4.0”及自動駕駛的時代，將帶來MEMS下一波的浪潮。
就三大應用場景而言，SimoneFerri最看中汽車MEMS傳感器市場，預計汽車應用場景會有爆發性成長，例如說ADAS、車鑰匙、車用水平調整等，都是傳感要求擴大的實例。
mems加速度傳感器有哪些特點？看到這里，不知道大家對于mems加速度傳感器的認識又深入一些了呢？mems加速度傳感器所采用的微電子機械系統是一個獨立的智能系統，因此我們也可以預知，MEMS正在掀起一輪新的電子傳感器發展新浪潮。而在此趨勢之下，在未來，MEMS加速度傳感器的使用性能也將越來越加穩定，便捷！
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概述
北京研精畢智信息咨詢有限公司為CCTV《中國品牌創新發展工程》的官方合作伙伴。北京研精畢智信息咨詢有限公司致力于通過專業、深入、科學的行業研究服務，助力企業全面了解所關注的細分市場發展狀況及趨勢，幫助提供決策依據，發現新機會，實現業務持續性增長。“研精畢智”力爭成為此領域的著名品牌和引領者!
該報告從生產和銷售兩個維度分析了國際國內MEMS加速度傳感器市場發展現狀，根據歷史數據并結合公司內部邏輯算法科學預測未來發展趨勢。同時，從MEMS加速度傳感器產品分類和應用領域兩個方面，剖析了MEMS加速度傳感器細分市場，為研究MEMS加速度傳感器行業發展提供數據支撐。
報告分析了MEMS加速度傳感器行業集中度，并對全球及中國MEMS加速度傳感器頭部企業進行了挖掘，助力相關人士深入了解MEMS加速度傳感器市場。我們對MEMS加速度傳感器國際發展環境，國內相關政策，以及技術發展狀況進行了解讀，分析了該行業發展的動力和制約因素，詳細信息請參閱報告目錄。
全球MEMS加速度傳感器主要生產商：
STMicroelectronicsN.V.
Bosch
InvenSense,Inc.(TDK)
NXPSemiconductorsN.V.
PCBPiezotronics(MTS)
AnalogDevicesInc.
KISTLER
Kionix(ROHM)
BruelandKjaer(Spectris)
Murata
ASCsensors
HoneywellInternationalInc.
TE
mCube
RION
MeggittSensingSystems
IMVCorporation
Memsic
KyowaElectronicInstruments
DytranInstruments
CESVA
MetrixInstrument(Roper)
ColibrysLtd.
QST
本報告重點分析了全球及以下幾個地區市場，包括MEMS加速度傳感器產銷現狀及前景預測：
中國
美國
歐洲
日本
東南亞
印度
MEMS加速度傳感器產品細分為以下幾類，報告詳細分析了各細分產品價格、產量、銷量、市場占比：
MEMS電容式加速度計
MEMS地震加速度計
其他
2017-2027各細分應用領域銷量及消費變化趨勢，前景預測及市場占比分析，MEMS加速度傳感器的細分應用領域如下所示：
航空航天與國防
汽車行業
消費類電子產品
產業
能源/電力
醫療類
其他
本報告分析MEMS加速度傳感器細分市場，如有定制需求，歡迎前來咨詢。
報告目錄
全球及中國MEMS加速度傳感器行業深度研究報告 2017-2027
1 MEMS加速度傳感器行業概述
1.1 MEMS加速度傳感器定義及報告研究范圍
1.2 MEMS加速度傳感器產品分類及頭部企業
1.3 全球及中國市場MEMS加速度傳感器行業相關政策
2 全球MEMS加速度傳感器市場產業鏈分析
2.1 MEMS加速度傳感器產業鏈
2.2 MEMS加速度傳感器產業鏈上游
2.2.1 上游主要國外企業
2.2.2 上游主要國內企業
2.3 MEMS加速度傳感器產業鏈中游
2.3.1 全球MEMS加速度傳感器主要生產商生產基地及產品覆蓋領域
2.3.2 全球MEMS加速度傳感器主要生產商銷量排名及市場集中率分析
2.4 全球MEMS加速度傳感器下游細分市場銷量及市場占比（2017-2027）
2.4.1 全球MEMS加速度傳感器下游細分市場占比（2020-2021）
2.4.2 航空航天與國防
2.4.3 汽車行業
2.4.4 …...
2.5 中國MEMS加速度傳感器銷售現狀及下游細分市場分析（2017-2027）
2.5.1 中國MEMS加速度傳感器下游細分市場占比（2020-2021）
2.5.2 航空航天與國防
2.5.3 汽車行業
2.5.4 …...
3 全球MEMS加速度傳感器市場發展狀況及前景分析
3.1 全球MEMS加速度傳感器供需現狀及預測（2017-2027）
3.1.1 全球MEMS加速度傳感器產能、產量、產能利用率（2017-2027）
3.1.2 全球市場各類型MEMS加速度傳感器產量及預測（2017-2027）
3.2 全球MEMS加速度傳感器行業競爭格局分析
3.2.1 全球主要MEMS加速度傳感器生產商銷量及市場占有率（2019-2021）
3.2.2 全球主要MEMS加速度傳感器生產商銷售額及市場占有率（2019-2021）
4 全球主要地區MEMS加速度傳感器市場規模占比分析
4.1 全球主要地區MEMS加速度傳感器產量占比
4.2 美國市場MEMS加速度傳感器產量及增長率（2017-2027）
4.3 歐洲市場MEMS加速度傳感器產量及增長率（2017-2027）
4.4 日本市場MEMS加速度傳感器產量及增長率（2017-2027）
4.5 東南亞市場MEMS加速度傳感器產量及增長率（2017-2027）
4.6 印度市場MEMS加速度傳感器產量及增長率（2017-2027）
5 全球MEMS加速度傳感器銷售狀況及需求前景
5.1 全球主要地區MEMS加速度傳感器消量及銷售額占比（2017-2027）
5.2 美國市場MEMS加速度傳感器銷售現狀及預測（2017-2027）
5.2.1 印度市場MEMS加速度傳感器銷量及增長率（2017-2027）
5.2.2 印度市場MEMS加速度傳感器銷售額及增長率（2017-2027）
5.3 歐洲市場MEMS加速度傳感器銷售現狀及預測（2017-2027）
5.3.1 歐洲市場MEMS加速度傳感器銷量及增長率（2017-2027）
5.3.2 歐洲市場MEMS加速度傳感器銷售額及增長率（2017-2027）
5.4 日本市場MEMS加速度傳感器銷售現狀及預測（2017-2027）
5.4.1 日本市場MEMS加速度傳感器銷量及增長率（2017-2027）
5.4.2 日本市場MEMS加速度傳感器銷售額及增長率（2017-2027）
5.5 東南亞市場MEMS加速度傳感器銷售現狀及預測（2017-2027）
5.5.1 東南亞市場MEMS加速度傳感器銷量及增長率（2017-2027）
5.5.2 東南亞市場MEMS加速度傳感器銷售額及增長率（2017-2027）
5.6 印度市場MEMS加速度傳感器銷售現狀及預測（2017-2027）
5.6.1 印度市場MEMS加速度傳感器銷量及增長率（2017-2027）
5.6.2 印度市場MEMS加速度傳感器銷售額及增長率（2017-2027）
6 中國MEMS加速度傳感器市場發展狀況及前景分析
6.1 中國MEMS加速度傳感器供需現狀及預測（2017-2027）
6.1.1 中國MEMS加速度傳感器產能、產量、產能利用率（2017-2027）
6.1.2 中國市場各類型MEMS加速度傳感器產量及預測（2017-2027）
6.2 中國MEMS加速度傳感器廠商銷量排行
6.2.1 中國市場MEMS加速度傳感器主要生產商銷量及市場份額（2019-2021）
6.2.2 中國市場MEMS加速度傳感器主要生產商銷售額及市場份額（2019-2021）
6.3 中國市場MEMS加速度傳感器銷量前五生產商市場定位分析
7 中國市場MEMS加速度傳感器進出口發展趨勢及預測（2017-2027）
7.1 中國MEMS加速度傳感器進出口量及增長率（2017-2027）
7.2 中國MEMS加速度傳感器主要進口來源
7.3 中國MEMS加速度傳感器主要出口國
8 MEMS加速度傳感器競爭企業分析
8.1 STMicroelectronicsN.V.
8.1.1 STMicroelectronicsN.V. 企業概況
8.1.2 STMicroelectronicsN.V. 相關產品介紹或參數
8.1.3 STMicroelectronicsN.V. 銷量、銷售額及價格（2017-2021）
8.1.4 STMicroelectronicsN.V. 商業動態
8.2 Bosch
8.2.1 Bosch 企業概況
8.2.2 Bosch 相關產品介紹或參數
8.2.3 Bosch 銷量、銷售額及價格（2017-2021）
8.2.4 Bosch 商業動態
8.3 InvenSense,Inc.(TDK)
8.3.1 InvenSense,Inc.(TDK) 企業概況
8.3.2 InvenSense,Inc.(TDK) 相關產品介紹或參數
8.3.3 InvenSense,Inc.(TDK) 銷量、銷售額及價格（2017-2021）
8.3.4 InvenSense,Inc.(TDK) 商業動態
8.4 NXPSemiconductorsN.V.
8.4.1 NXPSemiconductorsN.V. 企業概況
8.4.2 NXPSemiconductorsN.V. 相關產品介紹或參數
8.4.3 NXPSemiconductorsN.V. 銷量、銷售額及價格（2017-2021）
8.4.4 NXPSemiconductorsN.V. 商業動態
8.5 PCBPiezotronics(MTS)
8.5.1 PCBPiezotronics(MTS) 企業概況
8.5.2 PCBPiezotronics(MTS) 相關產品介紹或參數
8.5.3 PCBPiezotronics(MTS) 銷量、銷售額及價格（2017-2021）
8.5.4 PCBPiezotronics(MTS) 商業動態
8.6 AnalogDevicesInc.
8.6.1 AnalogDevicesInc. 企業概況
8.6.2 AnalogDevicesInc. 相關產品介紹或參數
8.6.3 AnalogDevicesInc. 銷量、銷售額及價格（2017-2021）
8.6.4 AnalogDevicesInc. 商業動態
8.7 KISTLER
8.7.1 KISTLER 企業概況
8.7.2 KISTLER 相關產品介紹或參數
8.7.3 KISTLER 銷量、銷售額及價格（2017-2021）
8.7.4 KISTLER 商業動態
8.8 Kionix(ROHM)
8.8.1 Kionix(ROHM) 企業概況
8.8.2 Kionix(ROHM) 相關產品介紹或參數
8.8.3 Kionix(ROHM) 銷量、銷售額及價格（2017-2021）
8.8.4 Kionix(ROHM) 商業動態
8.9 BruelandKjaer(Spectris)
8.9.1 BruelandKjaer(Spectris) 企業概況
8.9.2 BruelandKjaer(Spectris) 相關產品介紹或參數
8.9.3 BruelandKjaer(Spectris) 銷量、銷售額及價格（2017-2021）
8.9.4 BruelandKjaer(Spectris) 商業動態
8.10 Murata
8.10.1 Murata 企業概況
8.10.2 Murata 相關產品介紹或參數
8.10.3 Murata 銷量、銷售額及價格（2017-2021）
8.10.4 Murata 商業動態
8.11 ASCsensors
8.12 HoneywellInternationalInc.
8.13 TE
8.14 mCube
8.15 RION
8.16 MeggittSensingSystems
8.17 IMVCorporation
8.18 Memsic
8.19 KyowaElectronicInstruments
8.20 DytranInstruments
8.21 CESVA
8.22 MetrixInstrument(Roper)
8.23 ColibrysLtd.
8.24 QST
9 結論
圖表目錄
圖：MEMS加速度傳感器產品圖片
表：產品分類及頭部企業
表：MEMS加速度傳感器產業鏈
表：MEMS加速度傳感器廠商產地分布及產品覆蓋領域
表：全球MEMS加速度傳感器主要生產商銷量排名及市場占比2021
表：全球TOP 5 企業產量占比
圖：全球MEMS加速度傳感器下游行業分布（2020-2021）
表：銷量及增長率變化趨勢（2017-2027）
圖：銷量及增長率（2017-2027）
表：銷量及增長率變化趨勢（2017-2027）
圖：銷量及增長率（2017-2027）
圖：中國市場MEMS加速度傳感器下游行業分布（2020-2021）
表：銷量及增長率變化趨勢（2017-2027）
圖：銷量及增長率（2017-2027）
表：銷量及增長率變化趨勢（2017-2027）
圖：銷量及增長率（2017-2027）
表：全球MEMS加速度傳感器產能、產量、產能利用率（2017-2027）
圖：全球MEMS加速度傳感器產能、產量、產能利用率（2017-2027）
圖：全球各類型MEMS加速度傳感器產量（2017-2027）
圖：全球各類型MEMS加速度傳感器產量占比（2017-2027）
表：全球MEMS加速度傳感器主要生產商銷量（2019-2021）
表：全球MEMS加速度傳感器主要生產商銷量占比（2019-2021）
圖：全球MEMS加速度傳感器主要生產商銷量占比（2020-2021）
表：全球主要生產商MEMS加速度傳感器銷售額（2019-2021）
表：全球主要生產商MEMS加速度傳感器銷售額占比（2019-2021）
圖：全球主要生產商MEMS加速度傳感器銷售額占比（2020-2021）
表：全球主要地區MEMS加速度傳感器產量占比（2017-2027）
圖：全球主要地區MEMS加速度傳感器產量占比（2017-2027）
表：美國市場MEMS加速度傳感器產量及增長率（2017-2027）
圖：美國MEMS加速度傳感器產量及增長率（2017-2027）
表：歐洲市場MEMS加速度傳感器產量及增長率（2017-2027）
圖：歐洲MEMS加速度傳感器產量及增長率（2017-2027）
表：日本市場MEMS加速度傳感器產量及增長率（2017-2027）
圖：日本MEMS加速度傳感器產量及增長率（2017-2027）
表：東南亞市場MEMS加速度傳感器產量及增長率（2017-2027）
圖：東南亞MEMS加速度傳感器產量及增長率（2017-2027）
表：印度市場MEMS加速度傳感器產量及增長率（2017-2027）
圖：印度MEMS加速度傳感器產量及增長率（2017-2027）
表：全球主要地區MEMS加速度傳感器銷量占比
圖：全球主要地區MEMS加速度傳感器銷量占比
表：美國市場MEMS加速度傳感器銷量及增長率（2017-2027）
圖：美國MEMS加速度傳感器銷量及增長率（2017-2027）
表：美國市場MEMS加速度傳感器銷售額及增長率（2017-2027）
圖：美國MEMS加速度傳感器銷售額及增長率（2017-2027）
表：歐洲市場MEMS加速度傳感器銷量及增長率（2017-2027）
圖：歐洲MEMS加速度傳感器銷量及增長率（2017-2027）
表：歐洲市場MEMS加速度傳感器銷售額及增長率（2017-2027）
圖：歐洲MEMS加速度傳感器銷售額及增長率（2017-2027）
表：日本市場MEMS加速度傳感器銷量及增長率（2017-2027）
圖：日本MEMS加速度傳感器銷量及增長率（2017-2027）
表：日本市場MEMS加速度傳感器銷售額及增長率（2017-2027）
圖：日本MEMS加速度傳感器銷售額及增長率（2017-2027）
表：東南亞市場MEMS加速度傳感器銷量及增長率（2017-2027）
圖：東南亞MEMS加速度傳感器銷量及增長率（2017-2027）
表：東南亞市場MEMS加速度傳感器銷售額及增長率（2017-2027）
圖：東南亞MEMS加速度傳感器銷售額及增長率（2017-2027）
表：印度市場MEMS加速度傳感器銷量及增長率（2017-2027）
圖：印度MEMS加速度傳感器銷量及增長率（2017-2027）
表：印度市場MEMS加速度傳感器銷售額及增長率（2017-2027）
圖：印度MEMS加速度傳感器銷售額及增長率（2017-2027）
表：全球MEMS加速度傳感器產能、產量、產能利用率（2017-2027）
圖：中國MEMS加速度傳感器產能、產量、產能利用率及發展趨勢（2017-2027）
圖：中國各類型MEMS加速度傳感器產量（2017-2027）
圖：中國各類型MEMS加速度傳感器產量占比（2017-2027）
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圖：中國市場MEMS加速度傳感器主要生產商銷量占比 （2020-2021）
表：中國市場MEMS加速度傳感器主要生產商銷量占比（2020-2021）
圖：中國市場MEMS加速度傳感器主要生產商銷售額占比 （2020-2021）
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表：中國MEMS加速度傳感器銷量Top5廠商銷量占比 （2016-2020）
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手勢識別在現在社會越來越廣泛用的，下面這篇文章是之前搞的一個項目，是基于三軸加速度傳感器做的。個人感覺在機器視覺火熱的今天，利用傳感器的手勢識別好像沒有那么吸引人了。
摘? 要：隨著移動智能電子設備的發展，基于MEMS 加速度傳感器的手勢識別成為一個研究熱點。本文提出一種基于ARM處理器、ADXL345加速度傳感器、NRF24L01、LABVIEW的手勢識別系統，該系統利用位于手指的5個加速度傳感器，分別采集單個軸上的加速度信息，采集后的加速度信息進行濾波，然后通過與各自設置的閾值進行比較將標志位flag賦值，通過無線將flag發給接受機。接收機分析判斷5個發射機的flag值，通過串口將最終判斷值FLAG發給LABVIEW上位機，與LABVIEW中圖片模板進行匹配，實現手勢的識別。除此之外，利用Python編程，實現了人機的交互，通過手勢控制電腦上網頁的打開，圖片的顯示等。
關鍵詞：加速度傳感器；手勢識別；LABVIEW；NRF24L01
0引言
近年來，隨著智能電子設備的發展，人機交互越來越引起人們的重視，人們已經不滿足于鍵盤、鼠標、觸摸屏等的交互，手勢識別因其自然直觀、簡單方便、不受操作空間的限制，已經成為了當前人機交互研究的熱點。手勢識別在手語、醫療康復、虛擬現實、智能遙控等應用中具有重要的意義。
目前手勢識別有兩種實現方式，一種是基于視覺的識別技術，該技術投入費用大、計算量大、受環境和光線的限制。另一種是基于加速度傳感器的識別技術，加速度傳感器價格低廉，體積小，不受環境和光線的限制，因此基于加速度傳感器的手勢識別應用范圍更為廣。本文基于MEMS加速度傳感器，提出了一種簡單有效的識別算法，該算法基于加速度傳感器的加速度閾值實現的。通過將采集的加速度數據與選取的閾值進行比較來識別定義的15種手勢。
1系統總體設計
系統主要采用stm32微控制器、三軸加速度傳感器adxl345、TFTLCD液晶模塊以及無線模塊nrf24l01。該系統一共有5個發射機和一個接受機。系統采用5個加速度傳感器，5個加速度傳感器通過護指套固定在五根手指上，每個加速度傳感器通過IIC總線與一個stm32系統板相連，stm32微控制器采集加速度傳感器的數據，對數據進行處理，將處理后的數據與選取的閾值進行比較，然后將標志位flag賦值，最后通過nrf24l01將標志位發送給接收機，接受機通過nrf24l01接受5個flag值，接收機一方面在液晶屏上顯示5個接受的flag值，一方面根據手勢規則庫分析5個flag值，然后將定義的FLAG賦值，通過RS232串口發送給PC。PC端設計的LABVIEW用戶界面不停的接受下位機發來的數據，并且對下位機發送來的數據進行處理，與其儲存的圖片模板進行匹配，實現手勢識別。除此之外，基于Python語言實現了通過手勢控制PC端網頁的打開，圖片的打開，QQ的登錄等等，實現了人機交互。其中系統的總體框架如圖１所示。
和其他系統相比，本系統具有以下優點: 相比于傳統的單個加速度傳感器，采用5個加速度傳感器采集5個手指的加速度信息，可以獲取每個手指的動作，更好的獲取使用者的動作信息。采用2.4G無線實時傳輸加速度數據，用戶將不被束縛在電腦前，可以在有效范圍內進行手勢動作，使該系統更加靈活方便。本系統的移植性強，可以在另一只手上進行復制，這樣系統就變成通過兩只手進行手勢識別，識別手勢的的種類將大大增加，提高人機的交互性。系統采用的ADXL345加速度傳感器內部自帶AD轉換，直接輸出數字量，省去了AD轉換。系統通過LABVIEW上位機進行手勢識別驗證，使該手勢識別系統更加直觀。
2硬件設計
2.1 加速度傳感器模塊
獲得使用者的加速度數據是該系統進行手勢識別的前提和基礎。本系統選用了美國ADI公司生產的三軸加速度傳感器ADXL345。它采用MEMS技術，支持標準的IIC或SPI數字接口，自帶32級FIFO存儲，并且內部有多種運動狀態檢測和靈活的中斷方式等特性。該加速度傳感器分辨率高，量程可變，靈敏度高，功耗低，尺寸小。加速度傳感器采集手勢動作時的加速度然后送給微控制器，微控制器對數據進行處理，加速度傳感器是信號產生模塊。本系統中ADXL345加速度傳感器通過IIC的方式與STM32微控制器進行通信。其連接方式如圖3所示。
?
2.2 STM32模塊
本系統采用stm32系列的處理器，它以stm32rct6芯片為核心。它是32位的單片機，具有豐富的增強IO、端口和強大的外設資源。它體積小、質量輕、低功耗和可靠性高，所以性價比很高。本系統采用它來進行數據采集，處理，傳輸等。
2.3 NRF24L01模塊
?NRF24L01無線模塊，采用的芯片是NRF24L01，它的特點有：2.4G全球開放的ISM頻段，免許可證使用。最高工作速率2Mbps，高校的GFSK調制，抗干擾能力強。125個可選的頻道，滿足多點通信和調頻通信的需要。內置CRC檢錯和點對多點的通信地址控制。低工作電壓（1.9~3.6V）。可設置自動應答，確保數據可靠傳輸。該芯片通過SPI與STM32通信，最大的SPI速度可以達到10Mhz。本系統共使用6個NRF24L01，5個作為發送端，1個作為接收端，采用5發1收的模式。其連接方式如圖4所示。
3手勢識別處理過程
3.1 手勢定義
手勢的定義應該滿足簡單，易記的原則。本文定義15種手勢，分為A組和B組，A組包括拇指彎曲、食指彎曲、中指彎曲、無名指彎曲、小拇指彎曲共5種手勢，B組包括手勢”0”、手勢”1”、手勢”2”、手勢”3”、手勢”4”、手勢”5”、手勢”6”、手勢”7”、手勢”8”、手勢”9” 共10種手勢。其中拇指彎曲和手勢4一樣。定義的手勢如下圖所示。
3.2 數據采集與預處理
5個加速度傳感器使用護指套固定于手指上，加速度傳感器的X軸與手指在一條直線上。如圖6所示。然后拇指和食指分別進行彎曲、伸直，采集每個傳感器三個軸上加速度數據的變化值，將采集的拇指加速度數據和食指加速度數據通過串口發給PC，保存于TXT文檔中，然后用MATLAB 對數據進行作圖分析。通過圖7可以發現拇指彎曲過程中，Z軸數據變化幅度大，因此拇指上的加速度數據以Z軸作為參考軸，同理食指彎曲過程中，X軸數據變化幅度大，食指上的加速度數據以X軸作為參考軸，由于中指、無名指、小拇指與食指空間位置的相似性也以X軸為參考軸。MEMS加速度傳感器一方面由于自身制造工藝、材料等原因，它采集的加速度傳感器將會存在誤差；另一方面由于使用者手臂抖動和外界環境因素，采集的加速度數據也將會產生誤差和噪聲。加速度數據的誤差會對本系統手勢識別過程產生影響，因此有必要對采集的加速度數據進行濾波處理，以獲得更加平滑穩定的加速度數據。本文采用滑動窗口濾波來去除誤差和噪聲
其中， 為采集的原始加速度數據，a為濾波后的加速度，本文取k = 5 ，即滑動窗口濾波器的點數設為11。手勢“食指彎曲”的加速度預處理前后效果如圖 所示。然后將滑動均值濾波的算法移植到STM32微控制器中。
?
?
3.3 閾值的選取及手勢識別算法
閾值的選取是本系統中有效進行手勢識別的關鍵，本文提出了兩種閾值選取：人工選取和自動選取。其中人工選取是首先手掌與水平面呈垂直狀態，拇指、食指、中指、無名指、小拇指分別進行往復伸直、彎曲，STM32微控制器采集加速度傳感器數據，然后通過串口發送給PC，PC接受數據保存在TXT文檔中。MATLAB對采集的數據進行滑動窗口濾波后，利用MATLAB中函數選取該組數據中最大與最小值，本文以食指和中指加速度數據為例作圖顯示如圖所示，則
其中thread為人工選取的閾值， 為平滑濾波后一組數據中加速度最小值， 為平滑濾波后一組數據中加速度最大值。
?
本設計采用的算法是基于單軸加速度閾值的算法，這種算法簡單有效的進行了手勢識別。a[n] > thread
則該手指處于伸直狀態,令微控制器中變量flag=1;
a[n] < thread 則該手指處于彎曲狀態,令微控制器中變量flag=0; 但是對于手勢”0”和手勢“9”，由于在每根手指只有一個閾值的情況下，5個flag都會置為0，系統此時將無法區分這兩個手勢，鑒于這兩個手勢的特點，本文對食指進行兩個閾值thread1和thread2的選取，其中 如圖所示 a[n]< thread2 則食指處于彎曲狀態2，令微控制器中變量flag=2; thread2< a[n]<thread1 則食指處于彎曲狀態1,令微控制器中變量flag="0；" 否則="" 則食指處于伸直狀態，令微控制中變量flag="1；" 因此本系統中，食指有兩個閾值，其他四根手指分別有一個閾值。="" 手勢識別算法的示意如圖所示。="" 針對不同的用戶，每個人手指彎曲程度都存在差異性，若不同人使用本系統都需要進行人工選取閾值后才能工作的話，那將會導致系統移植性差，并且很麻煩，影響用戶的體驗。="" 基于人工選取閾值提出了一種自主選取閾值的方法進行手勢識別。自主選取閾值是在微控制器中進行，因此將不需要在matlab中分析。微控制器上電后，用戶進行重復幾次手指彎曲伸直的動作，這里稱為訓練手指，在微控制器中定義一個數組，大小為150，訓練手指過程中，采集的加速度數據經過滑動窗口濾波后存于這個數組中，然后對數組中150個數據進行排序，這里采用冒泡的排序算法，找出加速度最大值與最小值，接下來的步驟與人工選取閾值相同。下文手勢識別系統的使用和實驗都采用自主選取閾值的方法。="" 3.4="" 手勢規則庫的設計="" 5個微控制器將采集處理后的加速度數據與自主選取的閾值進行比較后，將各自的變量的flag賦值，其中拇指為flag1,食指為flag2，中指為flag3，無名指為flag4，小拇指為flag5，然后5個flag值通過nrf24l01發給接收機，接受機接收到5個值后，需要對5個值分析后將其變量flag賦值，因此需要一個手勢規則庫。如下表="" 表１ 手勢規則庫="" ?="" 手勢="" “5”="" 拇指彎曲="" 食指彎曲="" 中指彎曲="" 無名指彎曲="" 小拇指彎曲="" “0”="" “1”="" “2"="" “3”="" “6”="" “7”="" “8”="" “9”="" flag1="" 1="" 0="" flag2="" !="1" 2="" flag3="" flag4="" flag5="" flag="" 10="" 11="" 12="" 13="" 14="" 15="" 16="" 17="" 18="" 19="" 20="" 21="" 22="" 23="" 根據規則庫，接收機中的flag被賦予相應的值，然后通過rs232串口將flag數據發給pc。="" 4="" labview上位機的設計="" labview上位機通過rs232串口接受下位機發過來的flag值，接受的flag與labview中的圖片模板進行匹配，實現手勢識別。具體過程如下：="" a.通過“visa="" 串口配置”對串口進行初始化設置：利用visa="" configure="" serial?port.vi節點設定串口的端口號（com4）、波特率（9600）、停止位（默認）、校驗位（默認）、數據位（默認）。="" b.通過“visa="" 讀取”對下位機發送過來的="" 進行接收。="" c.使用="" while="" 循環結構實現對下位機發送的數據連續不停的讀取。="" d.通過“visa="" 關閉”關閉串口停止讀操作。="" 上位機labview運行主界面如圖所示="" 使用labview上位機對定義的所有手勢進行手勢識別的效果圖，如圖所示。="" 本手勢識別系統可以用在對機械手的控制，實現機械手的抓取。也可以作為遙控器實現對家用電器的控制。本文利用python編程，實現了人機的交互，通過手勢控制電腦上網頁的打開，圖片的顯示，qq的登錄等。python根據接受到的flag值，作出相應的任務。利用a組手勢進行控制：="" if="" then="" 打開鳳凰網="" 打開ustc郵件系統="" 打開淘寶="" 打開電腦上的一張圖片="" 登錄qq="" 7="" 結論="" 本文提出了一種基于加速度閾值進行手勢識別的方法，實驗結果表明該方法簡單有效，識別率較高。除此之外，提出一種自主選取閾值的方法，使本手勢識別系統更加靈活。而且采用無線的方式，讓使用者不局限于電腦前。但是該系統不能在手臂處于任何姿態下進行手勢識別，因此將引入陀螺儀作為下一步研究的工作，使該系統不受姿態的限制。同時將該系統復制到另一個手上，增加系統識別手勢的種類。="" 以上內容，難免有錯誤與不足之處，大家踴躍拍磚。=""
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