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基于双通道测量的FMCW雷达手势识别方法
文献摘要：
文章提出一种基于调频连续波雷达(FMCW)的双通道卷积神经网络(CNN)手势识别方法.首先利用FMCW雷达分别对不同手势动作进行探测,收集到回波数据,然后对原始回波数据进行预处理,获取两个接收通道手势动作的时频谱.最后将生成的图像输入到双通道CNN中,进行手势特征提取和特征融合.实验结果表明,基于一个发射通道二个接收通道的FMCW雷达对设计的八种手势动作的分类正确率为95.87％,比单个接收通道的手势识别准确率提高了约5％.
文献关键词：
调频连续波雷达;手势识别;深度学习;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
吴桓宇;杨天虹;吴涵旭;张轩;屈乐乐
作者机构：
沈阳航空航天大学 电子信息工程学院,沈阳 110136
文献出处：
引用格式：
[1]吴桓宇;杨天虹;吴涵旭;张轩;屈乐乐-.基于双通道测量的FMCW雷达手势识别方法)[J].电脑与信息技术,2022(01):43-45
A类：
B类：
FMCW,手势识别,调频连续波雷达,双通道卷积神经网络,手势动作,回波,波数,接收通道,时频谱,特征融合,八种,识别准确率
AB值：
0.196064
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