【摘 要】
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穿墙人体动作识别在武装反恐、城市巷战、灾害救援、病人监护等领域具有重要的应用价值.传统的基于短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform,STFT)的时频分析方法时频分辨率低,不利于后期的分类识别.本文提出了一种基于自适应阈值滤波和S-Method的时频特征增强方法,用于墙后人体动作识别.该方法首先利用自适应阈值滤波消除时频图中的噪声,然后采用S-Method方法聚焦能量,提高时频特征,最后利用K最近邻(KNN)分类器对人体动作进行识别.利用频率步进穿墙雷达获取的实验数据进行方
【机 构】
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太原理工大学新型传感器与智能控制教育部和山西省重点实验室,山西 太原030024;太原理工大学物理与光电工程学院,山西 太原030024
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穿墙人体动作识别在武装反恐、城市巷战、灾害救援、病人监护等领域具有重要的应用价值.传统的基于短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform,STFT)的时频分析方法时频分辨率低,不利于后期的分类识别.本文提出了一种基于自适应阈值滤波和S-Method的时频特征增强方法,用于墙后人体动作识别.该方法首先利用自适应阈值滤波消除时频图中的噪声,然后采用S-Method方法聚焦能量,提高时频特征,最后利用K最近邻(KNN)分类器对人体动作进行识别.利用频率步进穿墙雷达获取的实验数据进行方法验证,结果表明:相比于传统的STFT方法,本文所提出的方法对走、跑、坐、跳、招手以及原地踏步等6种典型动作的平均识别准确率更高,可达96.11％.
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