【摘 要】
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论文就基于超宽带雷达的人体动作识别技术研究这一课题,从实验数据采集、回波信号处理、特征参数提取、机器学习分类四个方面展开了研究工作,针对四种仅凭时频结果较难区分的动作,提出了一种多域峰值点跟踪算法,使用该算法可以对动作的时间、频率、距离特征进行分析;根据定义的特征参数对特征分析结果进行特征提取,构造人体动作特征数据集,最后使用机器学习分类算法对人体动作进行识别,测试样本识别结果验证了该分类算法的有效性.
【机 构】
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航天科工防御技术研究试验中心 北京 100854;北京理工大学 北京 100081
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论文就基于超宽带雷达的人体动作识别技术研究这一课题,从实验数据采集、回波信号处理、特征参数提取、机器学习分类四个方面展开了研究工作,针对四种仅凭时频结果较难区分的动作,提出了一种多域峰值点跟踪算法,使用该算法可以对动作的时间、频率、距离特征进行分析;根据定义的特征参数对特征分析结果进行特征提取,构造人体动作特征数据集,最后使用机器学习分类算法对人体动作进行识别,测试样本识别结果验证了该分类算法的有效性.
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