基于FMCW雷达的多维参数手势识别算法.pptx
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汇报人:CONTENTS添加章节标题算法概述FMCW雷达工作原理多维参数手势识别算法简介算法应用场景算法优势与局限性算法实现过程数据采集数据预处理特征提取分类与识别结果输出实验验证与结果分析实验设置与数据集实验过程与结果结果分析性能评估算法优化与改进方向算法优化策略改进方向与预期效果未来研究展望应用前景与潜在价值应用领域拓展潜在商业价值与社会效益对相关产业的影响与推动作用汇报人:
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基于FMCW雷达的多维参数手势识别算法基于FMCW雷达的多维参数手势识别算法摘要:手势识别是一种实现人机交互的重要方式,而基于雷达的手势识别相比其他传感器具有更大的优势。本论文提出了一种基于频率调制连续波(FMCW)雷达的多维参数手势识别算法。该算法通过利用FMCW雷达的高分辨率距离和速度信息,结合时域和频域的信号处理方法,实现对手势动作的准确识别。实验结果表明,该算法在复杂环境下具有较高的准确度和鲁棒性。1.引言随着智能家居、虚拟现实和增强现实等技术的发展,手势识别在人机交互领域扮演着重要角色。传统的手
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基于FMCW雷达的动态手势识别方法研究摘要:随着智能技术的快速发展,手势识别作为一种自然、直观的人机交互方式,受到了广泛关注。基于FMCW雷达的手势识别系统具有快速响应、无触摸、适应多种环境等优势。本文基于FMCW雷达,研究并提出一种动态手势识别方法。首先,介绍了FMCW雷达的原理和特点。然后,详细描述了手势识别流程,包括数据采集、预处理、特征提取和分类器设计等步骤。最后,通过实验验证了该方法的有效性和可行性。关键词:FMCW雷达、动态手势识别、特征提取、分类器设计1.引言手势识别技术是一种通过分析人体动
一种基于FMCW雷达的三参数特征融合手势识别方法.pdf
本发明提出了一种基于FMCW(frequencymodulatedcontinuouswave)雷达的三参数特征融合手势识别方法。首先通过雷达获取不同手势的中频信号,从中得到角度参数、距离参数和多普勒频移参数,并构造对应数据集;其次,将关于角度、距离和多普勒频移的数据集分别送入卷积神经网络中训练,得到特征值并做融合处理;最后,将融合后的特征值送入分类器,得到手势类别。本发明创新地提出多重参数在卷积神经网络中的融合方法,解决了传统识别算法使用条件受限的问题,且最终手势的分类效果优于单一参数。
一种提升FMCW雷达手势识别精度的干扰抑制算法.pdf
本发明提出了一种提升FMCW雷达手势识别精度的干扰抑制算法。首先,利用FMCW雷达采集每个手势动作的扫频数据,并对每一个扫频的雷达数据进行FFT变换,得到手势目标的距离估计,在前一次FFT变换的基础上,对每一个啁啾的雷达扫频数据进行FFT变换,得到手势目标的多普勒估计;其次,将距离估计和多普勒估计进行耦合得到手势目标的RDM,采用自适应方法生成噪声门限,并结合帧差法去除RDM的背景噪声;然后进行静态和动态干扰抑制;最后将干扰抑制后的RDM图输入到深度3维卷积网络(3DConvNets,C3D)、膨胀3D