本文探讨基于毫米波感知的手势识别技术，强调其在人机交互、虚拟现实领域的应用。毫米波感知技术因穿透性强、不受光照限制等特点，能准确识别细微动作。通过毫米波雷达数据处理和机器学习算法，实现手势识别。示例代码展示了如何使用Python进行手势识别，指出实际应用需优化算法并采集训练数据以提高识别准确性。
随着科技的不断进步，手势识别技术在人机交互、虚拟现实和增强现实等领域发挥着重要作用。近年来，基于毫米波感知的手势识别技术引起了广泛关注。本文将介绍这一领域的研究进展，并提供相关的源代码示例。
毫米波感知技术是一种利用毫米波频段进行人体感知和成像的技术。相比于传统的光学或红外感知技术，毫米波感知技术具有穿透性强、不受光照条件限制等优势，能够有效地获取到人体的细微动作信息，从而实现准确的手势识别。
在基于毫米波感知的手势识别技术研究中，常用的硬件设备是毫米波雷达。通过毫米波雷达获取到的信号可以反映出手部运动的细节，如手指的弯曲、手掌的张合等。接下来，我们将提供一个基于Python的示例代码，展示如何使用毫米波雷达实现手势识别。
import numpy as np
def gesture_recognition(data):
# 对毫米波雷达
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