一种卷积神经网的微多普勒雷达人体动作分类方法.pdf
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一种卷积神经网的微多普勒雷达人体动作分类方法.pdf
本发明公开了一种卷积神经网的微多普勒雷达人体动作分类方法,包括原始数据处理过程和深度卷积神经网络,原始数据处理过程的输出连接到深度卷积神经网络,所述的原始数据处理过程为一维卷积过程,深度卷积神经网络包括复数个带池化的多尺度密集连接模块和全连接层;复数个带池化的多尺度密集连接模块依次串接,原始数据处理过程的输入为原始雷达数据,第一个带池化的多尺度密集连接模块的输入端接原始数据处理过程的输出端,最后一个带池化的多尺度密集连接模块的输出端接全连接层,全连接层输出分类标签。本发明的神经网络结构简单,参数量少,计算
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本发明公开了一种卷积神经网络的微多普勒雷达人体动作分类方法,包括原始数据处理过程和深度卷积神经网络,原始数据处理过程的输出连接到深度卷积神经网络;原始数据处理过程为一维卷积过程,一维卷积过程包括代表实部的第一1D卷积层、代表虚部的第二1D卷积层、第一合并层、第二合并层、总合并层、映射层和激活层,第一1D卷积层之后的第一合并层用于计算实部的平方,第二1D卷积层之后的第二合并层用于计算虚部的平方;总合并层对实部的平方值与虚部的平方值求和,映射层用于计算归一化的平方根值,激活层具有的反正切函数进行非线性变换。本
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基于多普勒雷达时频图像序列与交叉卷积神经网络人体动作重构方法及系统.pdf
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一种基于雷达微多普勒信号分离的人体行为分类方法.pdf
本发明公开的一种基于雷达微多普勒信号分离的人体行为分类方法,属于雷达目标探测信号处理领域。本发明实现方法为:通过在雷达人体行为分类系统的预处理环节增加微多普勒信号分离操作,实现肢体运动微多普勒信号增强,利用联合维度优化的卷积主成分分析网络CPCAN从增强后的微多普勒时频图中自主学习高辨识度的特征,将提取的特征输入SVM分类器实现行为分类。分离操作用于防止主成分滤波提取特征和进行数据降维时丢失肢体微多普勒特征细节信息,通过维度优化算法能够准确、快速地确定CPCAN卷积网络层的滤波器数目。本发明具有网络结构简