编号：
HJJ-32-2022-049-LW
设计摘要：
本论文介绍了一种基于手势识别的音乐播放器系统设计。该系统以STM32单片机为核心控制器，通过与手势传感器模块和其他模块的结合，实现了通过手势操作来控制音乐播放器的功能。系统中的中控部分负责获取手势传感器模块的数据，并进行内部处理和控制输出部分。输出部分包括OLED显示屏和喇叭，用于显示当前状态和播放音乐。根据不同的手势动作，系统可以实现音量调节、歌曲切换和播放控制等功能。通过手势识别技术，用户可以方便地控制音乐播放器，提升了用户体验。本论文详细介绍了系统的设计原理、硬件搭建和软件实现，并通过实验验证了系统的可行性和效果。该音乐播放器系统具有较高的实用价值和推广前景，在智能家居和娱乐领域有着广泛的应用前景。
关键词：单片机；手势传感器；MP3音乐播放器
字数：8000+
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摘 要
ABSTRACT
1 引 言
1.1 选题背景及实际意义
1.2 国内外研究现状
1.3 课题主要内容
2 系统设计方案
2.1 系统整体方案
2.2 单片机的选择
2.3 电源方案的选择
2.4 显示方案的选择
3系统设计与分析
3.1 整体系统设计分析
3.2 主控电路设计
3.2.1 STC89C52单片机
3.2.2 晶振电路和复位电路
3.3 OLED显示模块
4 系统程序设计
4.1 编程软件介绍
4.2 主程序流程设计
4.3 监测函数流程图
5 实物调试
5.1 电路焊接总图
5.2手势控制音乐播放器测试
结 论
参考文献
致 谢
1 引 言
1.1 选题背景及实际意义
随着计算机技术在人类生活的广泛运用，人机交互已经成为人类生活中不可分离的一部分。人机交互旨在达到人类与及其形成良好便捷的沟通，是计算机更好的为人类所服务，满足人类的需求。人机交互包含了手势、眼动、人脸识别等新兴技术，其中手势识别作为最方便的一项被人类广泛的运用。但手势识别存在些弊端，比如手势的多样性、多义性以及随着时间和空间的变化，手势会发生一定的变化等，所以手势识别领域实际上是一个多学科知识交叉的领域，包含了各个方面的研究内容。且出于各种因素，关于手势识别的研究无法整体的整合到一个知识框架中去，无法形成一个完整的知识体系，使得手势识别无法普遍的应用到研究或系统中去。
目前，一些高端的电气产品中已经开始出现一种新的人性化的遥控技术，即所谓的手势控制，例如，用手势遥控显示器画面的左右翻页等，这些技术采用了图像识别技术，首先用摄像头对手势图像进行跟踪拍摄，然后采用高性能的处理器对一系列图像进行处理、识别，最终获得控制信号，程序算法复杂，系统成本极高，因此目前得不到普及应用。基于此，本设计是运用手势识别的音乐播放器设计，主要实现以下功能：可以通过手势识别，可以上一首，下一首，开始，暂停，音量加减；通过MP3模块播放音乐并在OLED上显示当前手势。
1.2 国内外研究现状
在国外，具体来说，手势识别技术有许多种，在韩国，一些研究者用熵分析法来进行手势识别。其过程为:先用链码的方式对手势的外部轮廓进行检测，然后把手势先转化为个二维的图形，计算出这个图形的质心，然后测量出该质心到轮廓边界的距离，从而确定一个具体的手势。该系统识别率高，平均识别率超过百分之九十五。印度的一些研究者在原有的技术上又提出了新的理论方法。他们通过去除背景，并对手势进行方向识别、拇指检测和手指数量检测，来最终确定手势信息，以使手势识别更加准确。这些方法都能很好的达到手势精准识别的目的，在手势识别过程中，把计算机和数学进行有效的融合，提高计算机的计算精度，更好的录入正确的手势姿势，使手势识别的效率大幅度的提升。
除了手势识别方面的专家外，许多大型电子企业也加入到手势识别的研究中，为手势识别的研究注入了大量的新鲜血液，取得了许多显著的成功。例如三星等企业，通过自主的研发团队或者与业界有经验的学者进行合作:共同研发关于手势识别的应用。他们其中成功研发了一些相关的成就，并用于计算机的应用中。三星的一些产品之中就应用了相应的手势识别技术，可以在对应的产品前使用手势对产品进行无接触的操作，使手势识别应用于实际的生活之中。
国内对手势识别的研究主要是各大高校相关专业的学者和研究院的研究者组织进行的。各大高校的学生以及教师配合进行研究，对手势识别的方法进行了大量的创新，现已经有多种手势识别的方法并投入具体的应用中，在为人类生活提供便捷的同时又能够促进科技的发展。例如清华大学计算机科学的些学者就创新了手势识别的方法，提出了一种基于运动分割的帧间图像运动估计方法，指出可以通过运动、形状、颜色和纹理等特性，对手势进行精确的检测，在该方法的实验过程中，对12种手势的识别率超过了百分之九十:除此之外，还有学者提出可以只要连接计算机的摄像头就可以读取手势的姿势，对手势进行准确的识别，完成手势的静态识别。国内研究者对手势识别方法的创新层出不穷，并在实践中进行大量的实践，在实践中得到大量的数据，在根据数据对手势识别系统进行相应的改进，是手势识别的准确率越来越高。
2017年向凯燃，杨逍，李波，王怡凡，林立明，冯浩翔公开了一种基于手势识别的音乐编辑器及音乐编辑方法,该音乐编辑器包括用于接收手势信号的摄像头模块,用于显示手势的显示器模块,用于检测,识别与处理手势信号的主控模块和用于播放音乐的扬声器,其工作过程如下:通过摄像头模块实时录入用户手势,获取手势图像并传递给主控模块;主控模块对用户手势进行实时识别与处理,对于获取的每个手势图像通过OpenCV算法进行二值化和中值滤波处理并计算其HOG特征,然后利用手势分类器匹配产生识别结果,并利用事先设定的音色调用关系调用音色;调用与识别结果对应的音色文件控制扬声器输出音频.该发明能够结合动作进行音乐的创作,扩展了音乐编辑的方式,更具娱乐性[1]。
在人工智能系统中,计算机视觉图像识别是一个重要的组成部分.因此基于视觉图像的手势识别研究具有非常重要的理论意义和十分广阔的应用前景.2020年梁钊华，唐源，陈开镕，陈春桦，谭凌以STM32为处理器,主要完成图像处理和指令控制,采用摄像头捕捉手的运动轨迹,通过图像算法识别手的运动方向,图像采集后通过摄像头自带的FIFO缓存,其输出格式为RGB图像,MCU只需要调用FIFO的数据即可进行后续的图像信号[2]。
2020年姚诗晖，梁骥，效烨辉，程泰毅 公开了一种手势控制系统及电子设备,其中,手势控制系统包括:超声手势识别模块,数据处理模块,微控制器和执行部件;所述超声手势识别模块包括阵列排布的多个超声传感器,用于检测手势操作,并根据所述手势操作形成电信号;所述数据处理模块与所述超声手势识别模块电连接,用于识别所述手势操作形成的电信号对应的动作指令;所述微控制器与所述数据处理模块电连接,用于根据所述动作指令生成操控指令,并将所述操控指令发送至所述执行部件,使得所述执行部件执行所述操控指令对应的反馈操作.本发明提供了一种手势控制系统及电子设备,以解决现有手势识别方案识别成功率较低的问题[3]。
与上述几种设计方案相比，该设计方案更加方便易懂，便于实际操作，价格低廉，在集成电路的选择上更易于使用和精巧。
1.3 课题主要内容
本设计是基于手势识别的音乐播放器系统，采用了STM32单片机作为核心控制器，并结合手势传感器模块、OLED显示屏和喇叭等组件构建了完整的系统。通过手势识别技术，用户可以通过简单的手势动作来控制音乐播放器的各项功能，如音量调节、歌曲切换和播放控制。系统具有用户友好的界面和操作方式，提升了用户的使用体验和操作便利性。该设计在智能家居和娱乐领域具有广泛的应用前景，为用户提供了一种创新的音乐控制方式。
