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申请/专利权人：中国石油大学(华东)
摘要：本发明属于雷达信号处理领域，尤其涉及一种毫米波雷达的手势识别方法。包括，接收并重组雷达数据；使用快速傅里叶变换获得距离‑多普勒谱图和距离‑角度谱图；使用静态杂波去除方法；使用非相干累加方法；使用一种基于最小值和单元平均的恒虚警检测方法；使用一种快速手势范围定位方法，获得手势范围并对谱图进行裁剪；将谱图转化为多维密集手势谱图；建立基于残差的手势识别模型；使用数据集训练并测试模型。本发明以手势识别为目标设计谱图生成，仅提取与手势相关的信号，形成与位置无关、信息密集的手势谱图，使谱图更加适合手势识别任务，基于残差的手势识别模型缓解了训练过程中的梯度消失，加快了收敛，实现了更加精准且快速的手势识别。
主权项：1.基于多维密集手势谱图的毫米波雷达手势识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、使用信号形式为调频连续波的毫米波雷达采集多种预定义的手势动作数据，并将每帧的原始回波数据重组为包含距离维，多普勒维和通道维的三维数据块；步骤二、沿基于步骤一获得的三维数据块的三个维度依次执行快速傅里叶变换，得到距离-多普勒谱图和距离-角度谱图；步骤三、对基于步骤二获得的距离-多普勒谱图执行静态杂波去除方法；步骤四、对基于步骤三获得的距离-多普勒谱图和基于步骤二获得的距离-角度谱图执行非相干累加方法；步骤五、对基于步骤四获得的距离-多普勒谱图执行一种基于最小值和单元平均的恒虚警检测方法；步骤六、对基于步骤五获得的距离-多普勒谱图执行一种快速手势范围定位方法，获得手势范围；步骤七、根据基于步骤六获得的手势范围在距离维上对基于步骤四获得的距离-多普勒谱图和距离-角度谱图进行裁剪；步骤八、根据一种时空融合公式将基于步骤七获得的距离-多普勒谱图和距离-角度谱图转化为多维密集手势谱图MFDRS；步骤九、建立一种基于残差的手势识别模型；步骤十、将基于步骤八获得的所有多维密集手势谱图划分为训练集和测试集，使用训练集训练步骤九所述的基于残差的手势识别模型，并使用测试集对步骤九所述的基于残差的手势识别模型进行测试。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国石油大学(华东) 基于多维密集手势谱图的毫米波雷达手势识别方法
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