雷達人體感知 李剛 9787121492594 【台灣高等教育出版社】

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書名：雷達人體感知
ISBN：9787121492594
出版社：電子工業
著編譯者：李剛
頁數：230
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1700287
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內容簡介

本書共7章，第1章介紹了雷達工作原理；第2章介紹了雷達肢體行為識別方法；第3章介紹了雷達跌倒檢測方法；第4章介紹了雷達手勢識別方法；第5章介紹了雷達在慢性阻塞性肺病篩查中的應用；第6章介紹了雷達在睡眠呼吸障礙篩查中的應用；第7章介紹了雷達在睡眠分期中的應用。除了第1章講述雷達工作原理，第2～7章的內容均基於作者團隊的研究結果。 本書適合雷達工程、安防監視、人機交五、醫療健康等領域的科學家、工程師、高校教師、研究生、管理人員及相關從業人員閱讀。

作者簡介

李剛，清華大學長聘教授、博士生導師。國家傑出青年科學基金獲得者，英國工程技術學會（IET）會士。分別於2002年、2007年獲得清華大學電子工程系學士、博士學位，博士畢業后留校任教至今。研究方向包括雷達信號處理、信息融合、數字驅動智慧醫療等。出版專著2部、教材1部發表論文200餘篇，授權發明專利40餘項主持國家重點研發計劃項目、國家自然科學基金等科研項目，獲教育部自然科學一等獎、教育部技術發明一等獎、中國青年科技獎等獎勵。

目錄

第1章 雷達工作原理
1 1 雷達的組成
1 2 雷達方程
1 3 雷達測量解析度與測量精度
1 3 1 雷達測距
1 3 2 雷達測速
1 3 3 雷達測角
1 4 脈衝雷達
1 4 1 單頻脈衝雷達波形
1 4 2 線性調頻脈衝雷達波形
1 4 3 脈衝串雷達波形
1 5 連續波雷達
1 5 1 單頻連續波雷達測量速度的算法
1 5 2 單chirp調頻連續波雷達測量距離與速度的算法
1 5 3 快速chirp雷達測量距離與速度的算法
1 5 4 快速chirp雷達微多普勒測量的算法
本章小結
參考文獻
雷達人體感知
第2章 雷達肢體行為識別方法
2 1 基於單基地雷達時頻特徵的步態識別
2 1 1 人體步態數據採集實驗
2 1 2 雷達數據時頻變換
2 1 3 微多普勒經驗特徵提取
2 1 4 分類器設計
2 1 5 實驗結果
2 2 基於多基地雷達時頻特徵的步態識別
2 2 1 實驗場景與數據採集
2 2 2 步態識別卷積神經網絡設計
2 2 3 實驗結果
2 3 基於「時-頻-距離」多域數據融合的動作識別
2 3 1 實驗場景與數據採集
2 3 2 室內生活動作識別深度神經網絡模型設計
2 3 3 實驗結果
本章小結
參考文獻
第3章 雷達跌倒檢測方法
3 1 實驗場景與數據採集
3 2 跌倒行為多層次檢測方法
3 2 1 數據預處理
3 2 2 特徵提取
3 2 3 多尺度跌倒檢測
3 3 實驗結果
3 3 1 典型樣本分析
3 3 2 跌倒檢測結果
本章小結
參考文獻
第4章 雷達手勢識別方法
4 1 基於稀疏時頻特徵提取的單視角雷達手勢識別方法
4 1 1 動態手勢信號採集
4 1 2 基於稀疏恢復的微多普勒特徵提取方法
4 1 3 基於改進Hausdorff距離的手勢識別方法
4 1 4 實驗結果
4 2 基於深度神經網絡的多基地雷達手勢識別方法
4 2 1 實驗場景與數據採集
4 2 2 動態手勢識別算法設計
4 2 3 實驗結果
4 2 4 實時動態手勢識別的原理演示驗證系統
本章小結
參考文獻
第5章 雷達在慢性阻塞性肺病篩查中的應用
5 1 實驗場景與數據採集
5 2 數據預處理
5 3 基於最大一秒胸部位移的FEV1/FVC測量
5 3 1 關鍵點提取
5 3 2 抖動檢測與修正
5 3 3 關鍵指標計算
5 4 融合生理信息的FEV1絕對值和FVC絕對值擬合方法
5 5 實驗結果
5 5 1 關鍵指標測量性能
5 5 2 診斷性能
本章小結
參考文獻
第6章 雷達在睡眠呼吸障礙篩查中的應用
6 1 實驗場景與數據採集
6 1 1 雷達睡眠監測系統
6 1 2 多導睡眠監測
6 2 數據預處理
6 3 睡眠呼吸暫停識別深度神經網絡模型
6 3 1 特徵提取網絡
6 3 2 片段生成網絡
6 3 3 分類回歸網絡
6 3 4 后處理
6 3 5 實現細節
6 4 雷達數據和血氧數據融合算法
6 5 實驗結果
6 5 1 AHI指數估計
6 5 2 OSAHS診斷結果分析
6 5 3 融合前後結果對比
本章小結
參考文獻
第7章 雷達在睡眠分期中的應用
7 1 實驗場景與數據採集
7 1 1 雷達睡眠監測系統
7 1 2 多導睡眠監測
7 2 數據預處理
7 3 睡眠分期深度神經網絡模型
7 3 1 雷達睡眠分期深度神經網絡模型
7 3 2 脈搏波睡眠分期深度神經網絡模型
7 3 3 融合輸出
7 3 4 實現細節
7 4 實驗結果
7 4 1 睡眠分期結果一致性分析
7 4 2 整晚睡眠分期結果分析
本章小結
參考文獻

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