stm32手势识别python预处理

### STM32手势识别中的Python数据预处理方法

在STM32手势识别项目中，Python用于数据预处理阶段可以显著提高后续机器学习模型的性能。通常的数据预处理流程包括以下几个方面：

#### 1. 数据收集与整理
首先需要通过传感器采集大量原始数据并保存下来以便进一步分析。这些数据可能来自于加速度计、陀螺仪或者其他类型的感应设备。

import pandas as pd

# 假设CSV文件名为 'raw_gesture_data.csv'
data = pd.read_csv('path/to/raw_gesture_data.csv')
print(data.head())

#### 2. 清洗噪声和异常值
去除不必要的噪音以及检测并修正任何明显的错误或离群点是非常重要的一步。这可以通过统计学的方法来实现，比如设定阈值范围之外的数据视为异常值。

def remove_outliers(df, column_name):
    Q1 = df[column_name].quantile(0.25)
    Q3 = df[column_name].quantile(0.75)
    IQR = Q3 - Q1
    
    lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
    upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
    
    cleaned_df = df[(df[column_name] >= lower_bound) & (df[column_name] <= upper_bound)]
    
    return cleaned_df

cleaned_data = remove_outliers(data, "acceleration_x")  # 替换为实际列名

#### 3. 特征提取
从时间序列信号中抽取有意义的信息作为输入给分类器的关键属性。常见的做法是对窗口内的样本计算均值、方差等统计量；也可以采用频域变换如傅里叶变化获取频率成分特性。

from scipy.fft import fft

window_size = 100  # 可调整大小取决于采样率等因素
windows = [data[i:i+window_size] for i in range(len(data)-window_size)]

features = []
for window in windows:
    mean_values = window.mean()
    std_devs = window.std()
    freq_components = abs(fft(window))
    
    feature_vector = list(mean_values) + list(std_devs) + list(freq_components[:len(freq_components)//2])
    features.append(feature_vector)

feature_matrix = pd.DataFrame(features)

#### 4. 归一化/标准化
为了让不同尺度下的特征能够公平竞争，在送入算法之前往往还需要做一次线性缩放操作使得所有维度具有相同的数量级分布。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler().fit(feature_matrix)
normalized_features = scaler.transform(feature_matrix)
final_dataset = pd.DataFrame(normalized_features)

上述过程展示了如何利用Python完成STM32手势识别项目的部分前期准备工作。值得注意的是，具体实施细节会依据硬件平台差异和个人需求有所改变[^1]。