基于FDC2214与STM32的手势识别装置：性能与优化探讨

本篇文章主要探讨了一款基于FDC2214电容数字传感器和STM32F103ZET6单片机的微信小程序中的摇一摇抽奖活动中的简单实例实现。设计的核心是利用FDC2214传感器采集用户手势信号，并通过单片机进行处理和判断。以下是文章的关键知识点： 1. **系统性能**： - 系统具有高度的人机交互性，能够准确识别用户的手势，包括“石头”、“剪刀”、“布”和“1”至“5”的划拳手势，判断速度不超过1秒。 - 在训练模式下，对不同测试者的手势进行频率记录和个性化训练，每次训练时间限制在1-2分钟。 2. **硬件电路设计**： - 选用了FDC2214电容传感芯片作为输入设备，其用于采集用户手势的电容变化。 - STM32F103ZET6单片机作为核心处理器，负责数据处理和决策逻辑。 - OLED显示屏用于实时显示识别结果。 3. **软件方案**： - 设计了检测模块，用于捕捉用户的手势输入。 - 功能选择模块包括判决模式和训练模式，其中判决模式依据预先设定的阈值判断手势，而训练模式则记录并学习用户的手势习惯。 4. **系统调试与测试**： - 对判决模式和训练模式分别进行了详细的测试，确保系统在实际应用中的性能。 - 测试结果显示，识别准确率接近100%，但存在识别误差和电磁干扰问题，以及随着运行时间增长可能影响判断正确率。 5. **挑战与改进**： - 未来改进的方向包括提高对手势特定区域的识别精度，解决电磁干扰问题，以及针对特殊人群（如小孩）开发更精准的识别算法。 6. **设计团队的收获**： - 团队成员通过本次电赛锻炼了协作能力，深入理解了理论与实践的结合，为后续学习和工作积累了宝贵的经验。 这篇文章是2018年TI杯大学生电子设计大赛中关于D题——手势识别装置的项目报告，总结了设计过程中的关键技术和经验，同时也指出了需要进一步优化和完善的地方。