【摘 要】
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随着电子技术的不断发展,智能手表等电子设备应运而生,这种可穿戴设备以最简洁的形式向用户提供有用可靠的信息。同时,多种MEMS惯性传感器（加速度计、陀螺仪、磁力计等）也被广
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随着电子技术的不断发展,智能手表等电子设备应运而生,这种可穿戴设备以最简洁的形式向用户提供有用可靠的信息。同时,多种MEMS惯性传感器（加速度计、陀螺仪、磁力计等）也被广泛的应用于移动电子设备中,促使产生了基于惯性传感器的可穿戴设备智能控制技术。本文所研究的该技术应用是手写字母识别技术。本文针对字母表中的26个英文字母,由志愿者佩戴手表后,用笔在纸上书写,每个字母的样本个数为30个左右。对于原始数据（时间、加速度以及陀螺仪数据）,分段地特征提取,通过支持向量机（SVM）进行模型训练。实验结果表明：该系统对
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