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公开(公告)号:CN115877376A
公开(公告)日:2023-03-31
申请号:CN202211566615.1
申请日:2022-12-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S13/88 , G01S13/32 , G01S13/58 , G01S13/89 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F3/01
Abstract: 基于多头自注意力机制的毫米波雷达手势识别方法及识别系统,本发明涉及基于毫米波雷达的快速、轻量化手势识别方法及识别系统。本发明的目的是为了解决现有的基于雷达的手势识别技术大多利用特征谱图和卷积神经网络进行手势的分类识别,训练时间长,占用的储存空间大,没有考虑注意力机制的问题。过程为:一、采用毫米波雷达进行手势数据采集,形成手势数据训练集;二、获得距离多普勒图;三、对距离‑时间谱、速度‑时间谱、方位谱和俯仰谱进行简化,得到28×4维的混和特征向量;四、得到训练好的手势识别网络;五、将毫米波雷达采集的待测手势数据经过二、三输入训练好的手势识别网络,获得待测手势数据识别结果。本发明用于手势识别领域。
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公开(公告)号:CN114041801A
公开(公告)日:2022-02-15
申请号:CN202111349502.1
申请日:2021-11-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于PSA‑EWT和DCGAN的心电信号重构方法及重构系统,本发明涉及心电信号重构方法及重构系统。本发明的目的是为了解决现有心电图信号采用接触式测量,操作不便的问题。过程为:一:对原始BCG信号进行分解,划分为m个区间,在每个区间内构建一个带通滤波器,m个滤波器组重构m个分量;二:对m个区间进行优化合并,得到的心跳分量;三:建立对抗网络;四:获取ECG信号和呼吸信号;合成BCG信号;将合成BCG信号作为生成器的输入,将ECG信号作为判别器的输入,进行训练,直至达到最大迭代次数,获得训练好的对抗网络;五:将二获得的心跳分量输入训练好的对抗网络,重构出ECG信号。本发明用于心电信号重构领域。
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