手语识别系统开发：sEMG与IMU数据处理及实时识别

资源摘要信息:"本资源是一个关于基于表面肌电图（sEMG）和惯性测量单元（IMU）的手语手势识别项目。该项目涉及多个阶段，包括数据收集、数据预处理（去噪、特征提取，分割）、神经网络搭建以及实时识别。整个项目采用SSM框架，即Spring、Spring MVC和MyBatis，同时利用MySQL数据库进行数据存储，前端界面设计则使用了Layui和EasyUI两种界面框架技术。项目难度适中，适合毕业设计或课程设计，所提供的源码均经过本地编译且可运行，用户只需按照文档指示配置好环境即可。" 知识点详细说明如下： 1. 手语手势识别技术 手语手势识别技术是一种利用计算机视觉、机器学习或其他传感器技术来理解手语动作，并将其转换为文字、声音或其他形式的交流方式的技术。该项目使用了sEMG和IMU传感器来捕捉手部的肌肉活动和运动信息。 2. sEMG技术 表面肌电图（sEMG）是通过将电极贴在皮肤表面来检测肌肉活动时产生的微弱电流变化的技术。sEMG能够捕获手部肌肉的电信号，进而用于识别不同的手语动作。 3. IMU技术 惯性测量单元（IMU）通常包含加速度计、陀螺仪和磁力计等传感器，能够测量和报告一个物理对象的特定运动状态，如加速度、角速度和方向。在该项目中，IMU用于捕捉手部运动的动态信息。 4. 数据预处理 在机器学习和模式识别中，数据预处理是一个重要步骤，包括去噪、特征提取和数据分割等。去噪是为了提高数据质量，去除无关的信息；特征提取是为了从原始数据中提取有助于模型学习的信息；数据分割则是为了将数据集分为训练集和测试集，以便评估模型性能。 5. 神经网络搭建 神经网络是模仿人脑神经元网络结构的一种计算模型，广泛应用于模式识别、图像处理、语音识别等人工智能领域。本项目使用神经网络进行手势识别，需要设计网络结构、选择激活函数和损失函数，以及确定训练策略等。 6. 实时识别 实时识别是指系统能够在输入数据的同时，立即输出识别结果的能力。对于手语手势识别而言，实现实时识别意味着系统能够实时地将用户的手语动作转换为文字或其他信号，以便于非手语用户理解和交流。 7. SSM框架 SSM框架是指Spring、Spring MVC和MyBatis三个开源框架的组合使用。Spring是一个轻量级的Java平台，提供了依赖注入等企业级应用开发的支持；Spring MVC是Spring框架的一个模块，用于构建Web应用程序；MyBatis是一个持久层框架，提供了数据库访问的能力。 8. MySQL数据库 MySQL是一个开源的关系数据库管理系统，广泛用于Web应用开发中。在该项目中，MySQL用于存储收集到的sEMG和IMU数据，以及训练好的神经网络模型等信息。 9. 前端技术：Layui与EasyUI Layui和EasyUI都是前端UI框架，它们提供了丰富的界面元素和模块化的代码结构，使开发者能够快速搭建具有美观界面的Web应用。 10. 项目适配性 该项目被设计为适合毕业设计和课程设计的项目，难度适中，内容经过专业人士审定，可满足学习和应用需求，是一个对初学者友好的实践项目。 总体而言，该资源为学习者提供了一套完整的手语手势识别系统开发流程，不仅包含后端的SSM框架和数据库操作，也涵盖了前端界面的设计与实现。通过该项目的学习，开发者可以深入理解手语识别技术，掌握数据预处理、神经网络搭建和实时识别的技能，并且有机会将学到的技术应用于实际开发中。