买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

摘要：本发明公开了一种基于低精度超宽带信号的手势识别方法和装置，使用成本较低的硬件设备，节省部署成本，在采集包含人体手势动作信息在内的超宽带信号时，选取了第一路径索引起的若干个信道脉冲响应数据点，并利用第一路径索引的整数部对信道脉冲响应数据点进行初步对齐，将一次手势动作采集中接收到的多帧数据纵向拼接成一个时域图，实现了利用较少的传输信号组装出可反映出不同距离下的物体随环境的变化趋势的时域图的效果，利用背景减除算法，使用细分的背景参考曲线作为参考，与手势样本数据中对应细分区间的信道脉冲响应数据相减，得到对齐后的时域图，解决了低精度超宽带信号中数据偏移的干扰。

主权项：1.一种基于低精度超宽带信号的手势识别方法，其特征在于，利用接收器接收发射器以特定速率传输的包含人体手势动作信息在内的超宽带信号；通过接收器获取的所述的包含人体手势动作信息在内的超宽带信号有：信号强度、前导码总数、包括整数部分和小数部分的第一路径索引、第一路径索引起的若干个信道脉冲响应数据点；提取出接收信号超宽带信号中的射频信息，并转换成时域图；所述的提取出接收信号超宽带信号中的射频信息，并转换成时域图具体的方法为利用第一路径索引的整数部分对信道脉冲响应数据点进行初步对齐，将一次手势动作采集中接收到的多帧数据纵向拼接成一个时域图，其横轴表示快时间，纵轴表示慢时间，反映出不同距离下的物体随环境的变化趋势；利用归一化和滤波的方法，去除时域图中的杂波干扰，得到无杂波干扰后的时域图；利用背景减除算法，对无杂波干扰后的时域图进行处理，去除中数据偏移的干扰，并得到对齐后的时域图；所述的背景减除算法具体步骤如下：1）时域图中横轴方向为若干个对齐的大区间，根据超宽带芯片的发射原理，将每个大区间划分为64个细分区间，对于每一帧数据采集到的若干个信道脉冲响应数据点，利用第一路径索引的小数部分将其放置到对应的一个细分区间中；2）对于静态背景采集的参考数据，分别将每帧数据的若干个信道脉冲响应数据点放置到对应的细分区间中，对于每个细分区间中的信道脉冲响应数据，使用线性平均法获取一个平均值作为该细分区间的参考值，若存在一些空的细分区间，即没有对应的数值落入到该细分区间中，则利用线性插值法对其进行处理，最后得到一个细分的背景参考曲线；3）对于每个只包含少量帧数的手势样本，将其每帧数据的若干个信道脉冲响应数据点分别与背景参考曲线中对应细分区间的参考值做相减处理，得到背景减除后的手势数据，重新对齐得到对齐后的时域图；将对齐后的时域图作为深度学习模型的输入，利用深度学习模型提取出手势相关的特征；利用分类器对手势相关的特征进行识别与分类。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江大学 一种基于低精度超宽带信号的手势识别方法和装置