基于谐波模型的生命探测雷达人体状态识别方法
基于多普勒雷达的非接触式生命体征检测技术研究共3篇
基于多普勒雷达的非接触式生命体征检测技术研究共3篇基于多普勒雷达的非接触式生命体征检测技术研究1随着健康意识的不断提高，人们对于生命体征的关注度也越来越高。
传统的生命体征检测方式，往往需要对人体进行接触，如体温计、心电图、血液检测等，这些方式对患者的身体造成了一定程度的压力和不适。
基于多普勒雷达的非接触式生命体征检测技术，成为了新的研究热点。
多普勒雷达技术是一种能够测量物体运动速度的技术。
它利用了多普勒效应，通过反射回来的雷达信号来计算出运动物体的速度。
多普勒雷达已被广泛应用于不同领域，如航空、气象、地球物理学等，但在医疗领域的应用仍处于初始阶段。
近年来，人们开始探索基于多普勒雷达的非接触式生命体征检测技术。
多普勒雷达可以测量人体的呼吸、心率、运动等生命体征，而无需对人体进行接触。
该技术基于人体反射回的雷达信号，经过信号处理和算法计算，可以非常准确地测量生命体征的变化。
在呼吸检测方面，多普勒雷达可以通过测量胸部或腹部的运动来确定呼吸的频率和幅度。
多普勒雷达的信号可以穿透衣服，而无需将传感器放置在身体上。
在心率检测方面，多普勒雷达可以测量心跳的微小运动。
传统的心率检测通常需要通过心电图等传统方式进行，需要将传感器放置在身体上，而基于多普勒雷达的非接触式检测技术可以实现远距离检测。
除此之外，基于多普勒雷达的非接触式生命体征检测技术还可以用于监测运动状态。
传统的运动监测通常需要穿戴式传感器或者摄像头等设备，而基于多普勒雷达的非接触式监测技术无需穿戴传感器，可以实现远距离监测。
然而，目前这项技术仍需要继续研究和完善。
多普勒雷达的信号可能会受到环境因素的影响，如温度、湿度、人群等，这会影响信号的质量和稳定性。
此外，基于多普勒雷达的非接触式生命体征检测技术还需要开发更加专业的算法和软件平台，以提高其精度和可靠性。
总体来说，基于多普勒雷达的非接触式生命体征检测技术，具有非常广阔的应用前景。
随着技术的不断发展和完善，它将成为人体健康监测的重要手段，为人类健康事业做出更大的贡献基于多普勒雷达的非接触式生命体征检测技术具有广泛的应用前景，可以帮助人们实现远距离的呼吸、心率和运动状态监测。
基于多模态传感器的人体行为识别与姿态估计研究
基于多模态传感器的人体行为识别与姿态估计研究随着科技的进步，人体行为识别和姿态估计在许多领域中扮演着重要角色，如智能监控、健康管理和虚拟现实等。
为了提高这些应用的效果和准确性，研究人员开始关注基于多模态传感器的方法。
本文将探讨基于多模态传感器的人体行为识别与姿态估计的研究进展和挑战。
首先，我们需要了解多模态传感器的概念。
多模态传感器是指利用多种不同类型的传感器来捕捉和识别人体行为和姿态的方法。
常用的传感器包括摄像头、深度摄像头、惯性测量单元（IMU）和声音传感器等。
这些传感器可以从不同的角度和维度获取各种信息，从而提供更全面和准确的人体行为和姿态识别结果。
在使用多模态传感器进行人体行为识别时，最常见的方法是利用计算机视觉和机器学习技术。
计算机视觉可以通过分析传感器捕捉到的图像和视频来提取特征并识别人体行为。
而机器学习技术可以使用这些特征来构建分类器或回归模型，从而实现人体行为的准确识别和分类。
此外，深度学习技术的发展也为多模态传感器的人体行为识别提供了更强大和高效的方法。
在姿态估计领域，多模态传感器也发挥着重要作用。
传统的方法主要依赖于惯性测量单元（IMU）或摄像头来捕捉和估计人体的姿态。
然而，这些方法存在精度不高和受限于环境条件等问题。
因此，研究人员开始探索利用多模态传感器来改善姿态估计的准确性和鲁棒性。
例如，将摄像头和IMU结合使用可以提供更为准确和稳定的姿态估计结果。
尽管多模态传感器在人体行为识别和姿态估计领域有着广泛应用的潜力，但仍面临一些挑战。
首先，传感器的选择和布置需要仔细考虑，以获得最佳的数据质量和准确性。
其次，数据融合和特征提取的方法需要深入研究和改进，以实现更准确和鲁棒的行为识别和姿态估计结果。
此外，数据的标注和收集也是一个复杂和耗时的任务，需要专业人士的参与。
另外，随着智能设备的普及和应用的扩大，人们对个人隐私和信息安全的关注也日益增加。
基于多模态传感器的人体行为识别在一定程度上可能涉及到个人隐私的泄露和风险。
一种雷达辐射源智能个体识别的方法
一种雷达辐射源智能个体识别的方法
陆剑雄;陈旗;满欣
【期刊名称】《电光与控制》
【年(卷),期】2024(31)4
【摘要】针对使用传统的卷积神经网络及低信噪比环境下雷达辐射源智能个体识别研究中识别性能不够的问题,提出了一种基于短时傅里叶变换(STFT)和EfficientNet的雷达辐射源个体识别方法。
首先对雷达信号进行短时傅里叶变换,提取时频特征,然后利用EfficientNet中多个MBconv模块对不同时频特征图像的叠加,挖掘出信号图像隐含的更加复杂和抽象的深层次时频特征,包括信号强度的分布、时频模式、周期性变化等,从而完成个体分类识别。
EfficientNet可以同时改变网络深度、宽度、图像分辨率3个参数,解决了梯度消失、梯度爆炸等问题。
实验结果表明,基于STFT和EfficientNet的雷达辐射源智能个体识别的方法,相比于传统卷积神经网络在低信噪比环境下具有更好的识别性能。
【总页数】6页(P115-120)
【作者】陆剑雄;陈旗;满欣
【作者单位】海军工程大学电子工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN974
【相关文献】
1.一种深度强化学习的雷达辐射源个体识别方法
2.一种基于随机森林的雷达辐射源个体识别方法
3.基于KNN和雷达辐射源脉间参数的舰船目标个体识别方法
4.基于多源信息融合的激光雷达辐射源个体识别方法
5.融合双谱特征的雷达辐射源个体识别方法
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谐波探测手机对人体的危害
谐波探测采用谐波方式探测手机的相关仪器设备其工作原理谐波探测手机是利用非线性目标在微波辐射下能够产生新的频率分量。
谐波探测是通过发射基波信号，接收来至目标辐射的2次、3次甚至更高次数的谐波/组合波回波信号，并对目标进行判断、识别和探测。
谐波探测手机产品的缺点1、谐波探测对人体有害●谐波的电磁辐射会直接影响人的脑磁场与心磁场●经常被谐波辐射探测，人体会出现困倦、疲乏、失眠、肌肉酸痛、情绪不稳定等症状。
●谐波探测磁场强度超过0.3μT时，人体白血病或其他病变几率是平常人的2倍。
●谐波磁场探测辐射能够引起女性乳腺癌的发生。
●频繁或长期被谐波磁场探测辐射会导致生殖细胞生物膜功能紊乱，破坏或抑制细胞活性，造成精子减少，精子活性降低，导致不育症。
2、误报率极高正是因为谐波探测只能探测带有结点的物品，所以像一些非线性的物品，，谐波探测都会误报，生活中随身携带能够引起误报物品：●带有直角的眼镜●手表或者手链●项链●钥匙●IC卡等带有芯片的物品●电子模块和元器件3、谐波探测对电网及电子设备的危害●对电网污染，影响线路的稳定●对电子设备的污染，导致电子设备不能正常运行综上，对生活中随身携带的物品会产生极大的误报，单从这一点来看，谐波探测与普通的金属探测门并不差别，而谐波探测会对人体产生极大危害，所以谐波探测并不是一种安全有效的方法，这种技术不适用在一般检测设备上来长期使用。
微留残探手机探测门手机探测门功能在被检测人员经过该系统检测门时，可探测到处于开机或关机状态（含取出电池）的手机、数码相机、笔记本电脑、录音笔等电子产品，并能进行告警提示。
该产品采用无源被动检测方式，对检测人员不产生辐射，具有较高的灵敏度和探测准确率。
并且对金属类产品不进行报警，只对手机，数码设备及其他电子设备等进行检测报警，减少了安检人员的工作强度。
产品优点可探测到处于开机或关机状态（含取出电池）的手机、数码相机、笔记本电脑、录音笔等电子产品，进行告警提示。
基于声音谐波特征和人工配合的变电设备运行状态识别
摘 要：提出了一种声音谐波特征和人工配合的变电设备运行状态识别方法。首先，利用变电站智能巡检机器人携带的拾音器采集设备声音。 其次，利用数字信号处理及声音识别技术对设备声音进行分析，提取谐波作为样本特征，建立样本的特征库。最后，采用 LBG 算法获得声音样 本的码本，并与样本声音进行对比。后台人工操作人员可根据对比情况做出设备运行状态的准确识别。实验结果显示，该算法可以有效的对变 电设备的状态进行识别。 关键词：变电站巡检机器人；状态识别；谐波特征；LBG 算法 DOI:10.16640/ki.37-1222/t.2019.21.136
电力技术
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基于声音谐波特征和人工配合的
变电设备运行状态识别
杨超超 1, 叶 强 1, 田 亮 1, 赵其根 1, 王纪渝 2, 郭 洪 1, 王瑞虎 1, 杨国庆 3 （1. 云南电网有限责任公司保山供电局 , 云南 保山 678000;2. 云南电网有限责任公司生技部 , 昆明 650000;
图 1 变电设备频谱图
2 设备声音分析及特征提取
特征是区分不同物体的关键，变电设备在正常情况下发出的声音 是稳定的、平稳的，运行状态改变时往往会出现比较尖锐的声音，并 且声音也变的不平稳。 在语音识别中常用的特征有子带特征、MFCC、LPCC 等特征 [4]， 此类特征多考虑以频带作为特征提取的单位，但是变电站设备运行声 音的产生模型和语音不同。LPCC 特征是基于线性预测分析得到的倒 谱参数 [5]，虽然线性预测 LPC 方法可以用于分析声音信号，但 LPC 方法是一种参数化模型的方法对于变电站设备运行声音来说，频率 分量存在较大波动，建模困难。因此，常用的语音识别类特征不宜用 于设备声音识别。 傅里叶分析 (DFT) 不需要参数模型，是经典的信号分析方法 [6]。 因此，本文首先利用傅里叶分析方法对信号进行了频谱分析。在不同 的变电站、不同的条件下采集了大量的设备声音样本，对这些样本进 行了大量的统计和分析，发现变电设备声音具有很好的谐波特性。图 2 为变电站采集的设备声音频谱分析结果。 从图 1 可见设备声音谐波结构非常明显，频谱集中在工频 (50Hz) 倍数位置。为了分析变电设备谐波结构的稳定性，我们绘制了变电设 备的语谱图，如图 2 所示。从语谱图上我们可以清楚地找到和各谐波 对应的几条白线，这也说明了变电设备声音具有稳定的不随时间变化 的谐波结构，因此声音信号的谐波特征可以作为识别信号的有效特征。
基于雷达技术的人体运动监测与分析研究
基于雷达技术的人体运动监测与分析研究随着人们生活水平的不断提高，运动和健康逐渐成为人们关注的热点话题。
而在运动监测方面，基于雷达技术的人体运动监测和分析正在逐渐引起人们的关注和重视。
雷达技术是指利用微波信号进行远距离探测和测距的技术。
在人体运动监测中，雷达技术可以实现对人体运动状态的实时监测和分析，包括人体的位置、姿态、速度等信息，对于运动健身、医学康复、安防监控等领域都有着广泛的应用前景。
一、人体运动监测的应用场景基于雷达技术的人体运动监测和分析可以广泛应用于以下领域：1.运动健身领域：可以监测人体在运动过程中的姿态、速度和运动轨迹等信息，帮助运动者进行运动姿态的纠正，提高运动效果。
2.医学康复领域：可以监测康复者在进行运动康复过程中的姿态和运动轨迹等信息，帮助医生进行康复方案的制定和评估。
3.安防监控领域：可以实现对特定区域内人体的实时监测，实现区域内人员的追踪和定位，实现监测区域的安全监控。
二、基于雷达技术的人体运动监测原理基于雷达技术的人体运动监测原理是利用微波信号与人体交互后反射回雷达系统，通过对反射信号的分析提取人体的位置、姿态、速度等信息。
人体在运动时，会产生不同形状和大小的信号反射到雷达系统中，这些反射信号经过信号处理后可以提取出人体的运动信息。
具体而言，基于雷达技术的人体运动监测主要包括以下几个步骤：1.用户姿态信息提取：通过对反射信号的时间和幅度进行分析，可以提取出用户当前的姿态信息。
2.用户运动轨迹重建：根据用户的位置信息，可以对用户的运动路径进行重建，从而实现对用户运动状态的实时监测。
3.用户速度信息提取：通过对反射信号的幅度变化进行分析，可以提取出用户当前的速度信息。
三、基于雷达技术的人体运动监测研究进展随着雷达技术的不断发展，基于雷达技术的人体运动监测和分析也得到了广泛的研究。
目前，国内外学者在该领域的研究主要集中在以下几个方向：1.建模方法：针对雷达信号中存在的噪声和干扰等问题，研究人体建模方法，优化信号处理算法，提高人体运动信息的提取精度。
基于毫米波雷达的人体动作识别方法研究
基于毫米波雷达的人体动作识别方法研究
毫米波雷达作为一种新兴的传感技术，具有穿透力强、不受光照影响、对隐私的侵扰小等优点，近年来在人体感知领域得到广泛应用。
本文将结合毫米波雷达技术，研究人体动作识别的方法。
首先，本研究通过毫米波雷达系统对人体进行扫描，获取人体运动过程中的微弱反射信号。
毫米波雷达的工作频率通常在30 GHz至300 GHz之间，波长较短，可以达到亚毫米级的分辨率，从而能够有效捕捉到人体的微小运动。
通过对这些反射信号的处理和分析，可以提取出人体动作的特征信息。
其次，本研究采用机器学习算法对提取的特征信息进行分类和识别。
机器学习是一种能够从数据中学习和推断模式的方法，广泛应用于模式识别领域。
在人体动作识别中，可以使用监督学习方法，通过训练集的标记数据，训练分类器来识别不同的人体动作。
同时，可以采用深度学习算法，构建多层神经网络，提高识别的准确性和鲁棒性。
最后，本研究通过实验验证了基于毫米波雷达的人体动作识别方法的有效性。
实验使用了一组志愿者进行不同的人体动作，如走路、跑步、跳跃等。
通过毫米波雷达系统获取到的反射信号，经过特征提取和机器学习算法的处理，成功识别出不同的人体动
作。
实验结果表明，基于毫米波雷达的人体动作识别方法具有较高的准确性和稳定性。
综上所述，基于毫米波雷达的人体动作识别方法可以应用于人机交互、智能健康监测等领域。
未来，随着毫米波雷达技术的不断发展和完善，人体动作识别的准确性和实时性将进一步提高，为人们的生活带来更多便利。
基于CNN的超宽带穿墙雷达静目标数量识别技术
2021年第40卷第4期传感器与微系统(Transducer and Microsystem Technologies)19DOI ： 10.13873/J. 1000-9787(2021)04-0019-04基于CNN 的超宽带穿墙雷达静目标数量识别技术**收稿日期：2019-09-27*基金项目：国家重点研发计划资助项目(2018YFC0810202)王亚夫，梁步阁，杨德贵，朱政亮(中南大学航空航天学院，湖南长沙410083)摘要：本文基于静止目标的超宽带(UWB)雷达模型的构建，提出利用卷积神经网络(CNN)进行人体数 量的识别方法，针对实测数据对该方法进行实验分析，并与传统方法进行比较,结果表明:将超宽带穿墙雷达与CNN 结合对人体数量识别准确率较高,并且去除数据预处理环节对识别效果没有影响。
关键词：超宽带(UWB)穿墙雷达；卷积神经网络；人体数量识别；静目标中图分类号：TN95文献标识码：A 文章编号：1000-9787(2021)04-0019-04Quantity identifying technology for static target of ultra-wideband through-wall radar based on CNN *WANG Yafu , LIANG Buge, YANG Degui , ZHU Zhengliang(School of Aeronautics and Astronautics ,Central South University ,Changsha 410083,China)Abstract : Based on the construction of the ultra-wideband ( UWB ) radar model of stationary targets , a method for identifying the number of human bodies using convolutional neural network (CNN ) is proposed ・ The method isanalyzed based on the actual measurement data and compared w 让h the traditional methods ・ The results show thatlhe ultra-wideband through ・wall radar and the method of CNN combined has a high accuracy in identifying the number of human bodies , and the removal of data preprocessing links has no effect on the recognition effect ・Keywords : ultra-wideband ( UWB ) through wall radar ； convolulional neural network ( CNN ) ； human body identification ； still target0引言超宽带(ultra-wideband , UWB )穿墙雷达可以穿过墙 体、废墟探测到目标,因此广泛应用于反恐、灾后救援、军事作战等场合，生命探测器能够探测到被掩埋在废墟下的幸存者，是地震救援技术中的关键"刃。
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基于谐波模型的生命探测雷达人体状态识别方法
史林;姜敏;黄莉
【期刊名称】《西安电子科技大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2005(032)002
【摘要】生命探测雷达根据人体的体动、心跳和呼吸运动所产生的多普勒效应对生命信号进行探测、定位和状态识别.通过分析实测数据提出了生命探测雷达高斯色噪声杂波模型和谐波生命信号模型.采用高阶累积量估计模型参数,根据生命信号特征提出了基于谐波模型的生命探测雷达人体状态识别方法.实际测试实验表明该方法的正确识别率大于90%.
【总页数】5页(P179-183)
【作者】史林;姜敏;黄莉
【作者单位】西安电子科技大学,电子工程学院,陕西,西安,710071;西安电子科技大学,电子工程学院,陕西,西安,710071;西安电子科技大学,电子工程学院,陕西,西安,710071
【正文语种】中文
【中图分类】TN957.51
【相关文献】
1.基于穿透式生命探测雷达描述人体运动轨迹 [J], 孙学燕
2.基于单基地生命探测雷达的多目标识别方法研究 [J], 张杨;张洋;梁福来;李钊;吕昊;薛慧君;张华;王健琪
3.基于多天线FMCW雷达的人体行为识别方法 [J], 田增山;杨立坤;付长友;余箭飞
4.基于超宽带雷达及支持向量机的灾后人体呼吸信号识别方法与试验研究 [J], 樊哲宁;朱嘉健;王立新;杜鹏;张移;谢海珠
5.基于雷达传感器的连续人体动作识别方法 [J], 樊争光;杨天虹;张剑;张丁元
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