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2018年，博主大三，参加大学第三次电赛，同时也是最后一次了，至此之后，再无电赛。
今年做的D题，用FDC2214芯片做手势识别。
这东西的原理就是感应电容的变化，来判断手势。
利用 FDC2214 的工作原理可实现手势接近和识别的功能，如图 2 所示，黄 {MOD}部分称为“FDC2214 的传感平面”，该平面为导体材质，当人手接近该导体传感平面时，传感端的电容发生了变化，这就会导致 LC 电路振荡频率的变化，从而反映出手势接近，以及手势的判定
前两问比较简单，只是简单的识别石头剪刀布和手指一二三四五，这个只需试一下不同手势对应不同的电容值即可，注意数据的上下浮动，加上了卡尔曼滤波算法，效果还不错。
第三第四问就比较讲究了，需要做手势训练。我天，用得着这样蹭机器学习的热度吗？这小小的单片机也做机器学习？
没办法，做就做吧，当时网上找了一篇关于机器学习的knn临近算法的文章，讲的还不错，就拿来用了。原理如下：
计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离；
按照距离递增次序排序；
选取与当前点距离最小的k个点；
确定前k个点所在类别的出现频率；
返回前k个点所出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。 试了一下，效果还不错。今年电赛因为是省赛，感觉比较简单，所以随便做了下就不做了。当时还要准备”恩智浦”智能车比赛(飞思卡尔)。
飞卡华南区赛时，真的很感谢湖北工程学院计算机学院的车友们，给我们提供了调试场地，也非常感谢湖北民族学院科技学院的车友们，给我们提供了一片偏振片。
当时车子也是一波三折，幸好最好跑完了，见识了很多车友，也算不虚此行了。 效果如图：http://www.openedv.com/thread-276243-1-1.html
CSDN上传不了视频…连gif都有大小限制…. 参考：http://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_1_knn.html