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在本文中，已经尝试设计手语识别系统。 设计了一种智能手套，可以通过将手语转换为语音或可理解的语言来使聋哑人与其他人之间的通信自动化。 感官手套可提供人手形状或动作的数据，并将其翻译为文本和语音。 它包括用于转换传感器数据的硬件和软件。 这是一种可穿戴设备，可以放在人的手上，并将手的手势逐字母转换为符号，然后将数据发送到Firebase中进行进一步处理。 该手套配备有挠曲传感器和惯性测量单元，可通过监视手指空间和三维空间中的手势来识别运动，该三维空间以手指弯曲和拳头倾斜的形式感测人的手势。 霍尔传感器已用于处理和收集数据，以进行培训和模型开发。 分析使用了三种不同的机器学习算法，即支持向量机，朴素贝叶斯，决策树。 已经观察到，支持向量机具有最高的精度，即90％。 分析之后，数据已发送到语音转换功能，然后产生了可听见的结果。

单元测试是维护高质量代码的非常强大的工具。 我的代码库由 matlab 和 simulink 的混合组成，这个工具包试图为我的代码创建一个统一的单元测试框架。 不幸的是，该工具箱的simulink部分严重依赖于我的模型创建工具箱，因此您也必须下载该文件才能正常工作。 对不起。

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