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スマートフォンジャイロセンサからジェスチャ認識を行っています。他の画像を見ることができるので、2つのジェスチャータイプAとBがあります。黄色の線は、センサーデータのどの部分が検出されるべきかを示しています。ジェスチャーBを検出スマートフォンジャイロセンサを使用したジェスチャ1D認識の方法
は、単純な閾値と非常に簡単です。しかし、ジェスチャーAは、ピークの傾きがより穏やかで、また「跳ね返る」ピークもあるので、よりトリッキーです。他にも、互いに近いジェスチャー（上のグラフの最後に示すようなもの）があります。
私はパターン認識に非常に新しく、誰かがこのケースで探究すべきアイデア/キーワード/アルゴリズム/リンクのヒントを与えることができるのだろうかと疑問に思います。トレーニング（ニューラルネットワークなど）に基づいたパターン認識の使用を避け、最小レイテンシでこれらのリアルタイムを検出する必要があります（信号を平滑化するために実行平均を使用することはできません）。