使用智能手机陀螺仪传感器进行手势1D识别的方法

Question

我正在通过智能手机陀螺仪传感器进行一些手势识别。如您所见，其他图片有2种手势类型A和B.黄线只显示应检测传感器数据的哪一部分。

只需一个简单的阈值即可轻松检测手势B.然而，手势A更加棘手，因为峰值的坡度更加平缓，并且还会反弹回来。峰。此外，可以有一个彼此接近的手势（如上图末尾所示）。

我对模式识别很陌生，并且想知道是否有人可以给出我在这种情况下应该探索的想法/关键字/算法/链接的提示。我宁愿避免使用基于训练（神经网络等）的模式识别，并且需要以最小延迟检测那些实时（因此不能使用运行平均值来平滑信号）。

Answer 1

您可以查看其他同事完成的一些研究（请参阅下面的Google链接）。 https://scholar.google.co.jp/scholar?q=gesture+recognition++gyroscope+sensor&hl=fr&as_sdt=0&as_vis=1&oi=scholart&sa=X&ved=0ahUKEwjd8tvYt_3QAhWGy7wKHUzEDNAQgQMIHjAA