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125千字 字数
2024-12-01 发行日期
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主编推荐语

回顾雷达人体感知研究历程，解析雷达人体感知创新研究应用成果。

内容简介

本书共7章，第1章介绍了雷达工作原理；第2章介绍了雷达肢体行为识别方法：第3章介绍了雷达跌倒检测方法；第4章介绍了雷达手势识别方法；第5章介绍了雷达在慢性阻塞性肺病筛查中的应用；第6章介绍了雷达在睡眠呼吸障碍筛查中的应用；第7章介绍了雷达在睡眠分期中的应用。除了第1章讲述雷达工作原理，第2~7章的内容均基于作者团队的研究结果。

目录

  • 版权信息
  • 内容简介
  • 前言
  • 第1章 雷达工作原理
  • 1.1 雷达的组成
  • 1.2 雷达方程
  • 1.3 雷达测量分辨率与测量精度
  • 1.3.1 雷达测距
  • 1.3.2 雷达测速
  • 1.3.3 雷达测角
  • 1.4 脉冲雷达
  • 1.4.1 单频脉冲雷达波形
  • 1.4.2 线性调频脉冲雷达波形
  • 1.4.3 脉冲串雷达波形
  • 1.5 连续波雷达
  • 1.5.1 单频连续波雷达测量速度的算法
  • 1.5.2 单chirp调频连续波雷达测量距离与速度的算法
  • 1.5.3 快速chirp雷达测量距离与速度的算法
  • 1.5.4 快速chirp雷达微多普勒测量的算法
  • 本章小结
  • 参考文献
  • 第2章 雷达肢体行为识别方法
  • 2.1 基于单基地雷达时频特征的步态识别
  • 2.1.1 人体步态数据采集实验
  • 2.1.2 雷达数据时频变换
  • 2.1.3 微多普勒经验特征提取
  • 2.1.4 分类器设计
  • 2.1.5 实验结果
  • 2.2 基于多基地雷达时频特征的步态识别
  • 2.2.1 实验场景与数据采集
  • 2.2.2 步态识别卷积神经网络设计
  • 2.2.3 实验结果
  • 2.3 基于“时-频-距离”多域数据融合的动作识别
  • 2.3.1 实验场景与数据采集
  • 2.3.2 室内生活动作识别深度神经网络模型设计
  • 2.3.3 实验结果
  • 本章小结
  • 参考文献
  • 第3章 雷达跌倒检测方法
  • 3.1 实验场景与数据采集
  • 3.2 跌倒行为多层次检测方法
  • 3.2.1 数据预处理
  • 3.2.2 特征提取
  • 3.2.3 多尺度跌倒检测
  • 3.3 实验结果
  • 3.3.1 典型样本分析
  • 3.3.2 跌倒检测结果
  • 本章小结
  • 参考文献
  • 第4章 雷达手势识别方法
  • 4.1 基于稀疏时频特征提取的单视角雷达手势识别方法
  • 4.1.1 动态手势信号采集
  • 4.1.2 基于稀疏恢复的微多普勒特征提取方法
  • 4.1.3 基于改进Hausdorff距离的手势识别方法
  • 4.1.4 实验结果
  • 4.2 基于深度神经网络的多基地雷达手势识别方法
  • 4.2.1 实验场景与数据采集
  • 4.2.2 动态手势识别算法设计
  • 4.2.3 实验结果
  • 4.2.4 实时动态手势识别的原理演示验证系统
  • 本章小结
  • 参考文献
  • 第5章 雷达在慢性阻塞性肺病筛查中的应用
  • 5.1 实验场景与数据采集
  • 5.2 数据预处理
  • 5.3 基于最大一秒胸部位移的FEV1/FVC测量
  • 5.3.1 关键点提取
  • 5.3.2 抖动检测与修正
  • 5.3.3 关键指标计算
  • 5.4 融合生理信息的FEV1绝对值和FVC绝对值拟合方法
  • 5.5 实验结果
  • 5.5.1 关键指标测量性能
  • 5.5.2 诊断性能
  • 本章小结
  • 参考文献
  • 第6章 雷达在睡眠呼吸障碍筛查中的应用
  • 6.1 实验场景与数据采集
  • 6.1.1 雷达睡眠监测系统
  • 6.1.2 多导睡眠监测
  • 6.2 数据预处理
  • 6.3 睡眠呼吸暂停识别深度神经网络模型
  • 6.3.1 特征提取网络
  • 6.3.2 片段生成网络
  • 6.3.3 分类回归网络
  • 6.3.4 后处理
  • 6.3.5 实现细节
  • 6.4 雷达数据和血氧数据融合算法
  • 6.5 实验结果
  • 6.5.1 AHI指数估计
  • 6.5.2 OSAHS诊断结果分析
  • 6.5.3 融合前后结果对比
  • 本章小结
  • 参考文献
  • 第7章 雷达在睡眠分期中的应用
  • 7.1 实验场景与数据采集
  • 7.1.1 雷达睡眠监测系统
  • 7.1.2 多导睡眠监测
  • 7.2 数据预处理
  • 7.3 睡眠分期深度神经网络模型
  • 7.3.1 雷达睡眠分期深度神经网络模型
  • 7.3.2 脉搏波睡眠分期深度神经网络模型
  • 7.3.3 融合输出
  • 7.3.4 实现细节
  • 7.4 实验结果
  • 7.4.1 睡眠分期结果一致性分析
  • 7.4.2 整晚睡眠分期结果分析
  • 本章小结
  • 参考文献
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。