FMCW雷达人体行为识别——多普勒谱提取资源介绍
概览
本资源仓库致力于提供一种利用FMCW（连续频率调变）雷达进行人体行为识别的技术解析与数据处理方法。具体聚焦于通过多普勒谱的提取来分析和识别不同的行为动作，例如行走、坐下、站立、俯身捡物品、喝水、跌倒等。文章详细阐述了从雷达回波数据到多普勒谱构建的全过程，为研究人员和开发者提供了宝贵的洞见和技术指导。
核心内容
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数据集来源：资源包含了来源于英国格拉斯哥大学的一个重要数据集，该数据集适用于C波段（5.8GHz），具有400MHz的带宽和1ms的调频周期。数据覆盖了多种人体行为，并考虑到了不同的个体差异如性别、年龄、高度等因素。
- 处理流程：
- 距离压缩：通过加窗FFT的方法实现，确保距离域的信息清晰。
- MTI（移动目标指示）：采用了巴特沃斯高通滤波器进行信号处理，减少固定目标干扰。
- STFT（短时傅里叶变换）：用于提取目标的多普勒信息，特别是在指定距离单元内，该步骤至关重要，最终生成多普勒谱图。
- 特征提取与数据可视化：通过上述步骤，生成的行为特征被转换为图像数据集，便于后续的深度学习或机器学习模型进行行为识别分类。代码示例说明了如何从原始雷达数据到构建多普勒谱图的全过程，包括批处理和图片保存方法，旨在创建可用于行为识别的数据集。
使用指南
- 包含的文件：本仓库应包含处理雷达数据所需的MATLAB代码，原始数据文件(.dat格式)，以及数据处理说明文档。
- 运行需求：用户需具备MATLAB环境，并对雷达信号处理有一定基础，以便理解和运行提供的代码。
- 数据预处理：按照说明文档执行数据的读取、处理及特征提取，确保每一步都能正确执行多普勒谱的生成。
注意事项
- 请确认您的研究使用符合版权协议，本数据集遵循CC 4.0 BY-SA许可协议。
- 在进行实验前，请确保已正确理解每一步骤的物理意义和技术细节，以避免数据误解或错误分析。
通过这份资源，研究者和工程师能深入探索FMCW雷达在人体行为识别领域的应用，开启智能感知的新篇章。