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摘要
人们在日常生活中会用到各种各样的手势，如何将不同的手势与现有的智能可穿戴设备等结合起来对生活质量的提升有不可或缺的作用，利用太阳能相关设备的光电转换特性可以很好地解决手势识别和设备能耗问题。在柔性太阳能电池与手势识别结合的研究中，采集了5种常用手势数据，进行了Z-Score、低通滤波、滑动窗口等信号处理方法，并利用随机森林、支持向量机和神经网络等对其进行分类，成功地在小样本的基础上实现了100%的预测精度，可以证明该方法在手势识别的应用中有显著优势。
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人们在日常生活中会用到各种各样的手势，如何将不同的手势与现有的智能可穿戴设备等结合起来对生活质量的提升有不可或缺的作用，利用太阳能相关设备的光电转换特性可以很好地解决手势识别和设备能耗问题。在柔性太阳能电池与手势识别结合的研究中，采集了5种常用手势数据，进行了Z-Score、低通滤波、滑动窗口等信号处理方法，并利用随机森林、支持向量机和神经网络等对其进行分类，成功地在小样本的基础上实现了100%的预测精度，可以证明该方法在手势识别的应用中有显著优势。
