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摘要：本发明涉及智能穿戴设备技术领域，具体为一种智能穿戴设备的手势控制方法及系统。方法包括：获取智能穿戴设备的加速度数据和声波定位数据，将声波特征与加速度特征进行融合，构建了完整的手势特征表示；提出了手势识别置信度判别算法，对采集数据的有效性进行判断，提高了识别可靠性；利用SVM等机器学习算法实现精准高效的手势分类。将识别结果与控制指令映射，实现了基于手势的人机交互功能。本发明所构建的手势控制方法克服了传统单一传感器手势识别的局限性，显著提升了手势识别的精度、稳定性和可靠性。

主权项：1.一种智能穿戴设备的手势控制方法，其特征在于，包括：采集智能穿戴设备的加速度数据，采集智能穿戴设备的声波数据，对采集的加速度数据和声波数据进行预处理；对采集的数据进行特征提取，包括加速度特征提取和声波特征提取；对加速度特征和声波特征进行特征融合，获得完整的手势特征向量；构建手势识别置信度判别算法，对于每个实时获取的待识别的手势特征向量，计算手势特征向量属于各个手势类别的置信度分数，根据置信度分数判别是否进行手势识别；根据手势特征向量创建人工标注标签的训练样本集，训练基于SVM模型构建的手势分类算法；为每种手势动作设置对应的控制指令，通过识别出的手势动作控制智能穿戴设备传达控制指令；根据声波测距得到的设备与个声波反射贴片之间的距离，计算智能穿戴设备在三维空间中相对于初始位置的位移和欧拉角变化；设智能穿戴设备的初始位置为，个贴片的位置分别为；由测距公式列出个约束方程：；其中表示向量的欧几里得范数；求解约束问题得到智能穿戴设备的初始位置；利用声波测距得到的位移和角度变化，作为声波特征向量；对预处理后的加速度数据提取时域和频域特征，在时域上，计算每个轴加速度的均值、方差、峰值和均方根的统计量；在频域上，对加速度数据进行快速傅里叶变换，计算频谱的均值和重心频率的特征；将提取到的特征构成一个加速度特征向量： ；其中，分别为智能穿戴设备在x，y，z轴的加速度均值，分别为智能穿戴设备在x，y，z轴的加速度方差，分别为智能穿戴设备在x，y，z轴的加速度峰值，分别为智能穿戴设备在x，y，z轴的加速度均方根；分别为智能穿戴设备在x，y，z轴的频谱均值；分别为智能穿戴设备在x，y，z轴的重心频率；将提取到的加速度特征向量和声波特征向量进行融合，得到完整的手势特征向量；对于每种需要识别的手势，采集预定数量的样本数据；对每个样本数据提取手势特征向量，并进行人工标注，标记对应的手势类别，得到带标签的数据集，其中为第个手势特征向量，为第个手势特征向量对应的手势类别标签。

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