| 基于自适应阈值滤波和S-Method的穿墙人体动作识别 |
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| 引用本文： | 王 凡,刘 丽,徐 航,李静霞,王冰洁.基于自适应阈值滤波和S-Method的穿墙人体动作识别[J].电子器件,2021,44(5):1265-1273. |
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| 作者姓名： | 王 凡 刘 丽 徐 航 李静霞 王冰洁 |
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| 作者单位： | 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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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(41704147,41604127,61601319)；山西省自然科学基金项目(201801D221185,201801D121140)；山西省重点研发计划项目(社会发展领域)(201803D31037). |
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| 摘 要： | 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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| 关 键 词： | 人体动作识别 穿墙雷达 时频分析 自适应阈值滤波 S-Method K最近邻值 |
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