1. 本选题研究的目的及意义
手势识别作为一种自然直观的人机交互方式，近年来备受关注。
它在虚拟现实、智能家居、辅助医疗等领域具有巨大的应用潜力。
本课题旨在设计一种基于神经网络和电容式传感器的手势识别系统，以推动人机交互方式的革新。
2. 本选题国内外研究状况综述
手势识别技术作为人机交互领域的研究热点，近年来取得了显著进展。
国内外学者在基于视觉、基于传感器以及混合式手势识别方面展开了大量研究，并取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：1.构建基于电容式传感器的手势识别硬件平台：选择合适的电容式传感器，设计传感器阵列布局，搭建信号采集电路，实现手势信号的准确采集。
2.研究和设计基于神经网络的手势识别算法：对手势信号进行预处理，提取有效的特征信息，选择合适的神经网络模型，例如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），对手势进行分类识别。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究和仿真模拟相结合的方法，逐步展开对手势识别系统的设计和实现。
首先，进行文献调研，了解手势识别技术的发展现状、电容式传感器的应用情况以及神经网络在手势识别中的应用。
其次，进行系统设计，包括硬件平台搭建和软件算法设计。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.提出一种基于电容式传感器阵列的新型手势识别硬件平台。
该平台采用低成本、易于获取的电容式传感器，通过设计合理的传感器阵列布局，可以实现对手势信号的精准捕捉。
2.研究和设计基于深度学习的手势识别算法。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘洋,周华,郭云柯,等. 基于微型电容指环的多维手势识别[J]. 仪器仪表学报, 2021, 42(1): 198-205.
[2] 刘凯. 基于sEMG和IMU的手势识别方法研究[D]. 南京: 南京航空航天大学, 2020.
[3] 李明,王志强,张强,等. 基于表面肌电和深度学习的手势识别[J]. 电子学报, 2021, 49(4): 712-719.
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