[发明专利]一种基于多普勒雷达时频域特征的细粒度人体手臂运动识别方法在审
| 申请号： | 201910660352.2 | 申请日： | 2019-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN110412566A | 公开（公告）日： | 2019-11-05 |
| 发明（设计）人： | 於志文;张凯杰;王柱;郭斌 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G01S13/88 | 分类号： | G01S13/88;G01S7/41 |
| 代理公司： | 西安利泽明知识产权代理有限公司 61222 | 代理人： | 刘伟 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于多普勒雷达时频域特征的细粒度人体手臂运动识别方法，其特征在于：采用两个相同的微型多普勒雷达持续收集用户的手势运动信息；对采集雷达信号进行滤波处理；基于滤波后的雷达信号，采用双门限算法，对信号中有起伏波动的信号片段进行检测与提取；将经过滤波的两个雷达提取得到的动作信号进行短时傅里叶变换获得时频谱图；对时频谱图的二值化、边缘检测处理，提取出手势动作的时频谱特征；对时频谱线使用X方法分类，完成具体的手臂动作种类判断。不但识别动作种类，还分析动作细节，可提供更好更便捷的人机交互体验，能在智能家居、遥操作领域带来一定实际意义。 | ||
| 搜索关键词： | 人体手臂运动 多普勒雷达 时频域特征 雷达信号 细粒度 对时 滤波 短时傅里叶变换 微型多普勒雷达 边缘检测 动作细节 动作信号 滤波处理 人机交互 时频谱图 手臂动作 手势动作 手势运动 信号片段 智能家居 种类判断 二值化 频谱图 频谱线 时频谱 双门限 遥操作 算法 雷达 采集 分类 检测 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于多普勒雷达时频域特征的细粒度人体手臂运动识别方法，其特征在于：采用两个相同的微型多普勒雷达持续收集用户的手势运动信息并保存至上位主机；对采集雷达信号进行滤波处理；基于滤波后的雷达信号，采用双门限算法，对信号中有起伏波动的信号片段进行检测与提取；将经过滤波的两个雷达提取得到的动作信号进行短时傅里叶变换获得时频谱图；对时频谱图的二值化、边缘检测处理，提取出手势动作的时频谱特征；根据多普勒效应原理将两雷达时频谱特征进行合成以消除运动角度对两雷达分布信号造成的幅度和频率降低的影响；对时频谱线使用X方法分类，完成具体的手臂动作种类判断。
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