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BeiYazi0/Gesture_information

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手势信息提取

参考文献:李楚杨. 基于毫米波雷达的手势识别算法研究[D].电子科技大学,2020.DOI:10.27005/d.cnki.gdzku.2020.003496.

本部分主要实现参考文献的第二章——手势信号的获取及预处理。

前期暂未购入数据采集卡 DCA1000EVM,仅使用雷达采集数据,PDF介绍了雷达串口数据的采集。

后期将数据采集卡连接到雷达上,并与 PC 机的网口相连,操作 mmWave Studio 采集原始数据,并在 matlab 中进行处理,提取相应的手势信息。

雷达数据帧读取

本部分对应 "./串口读取数据/帧读取距离速度角度"。

  1. image: 需烧录入雷达的二进制文件。
  2. data_sample: 采集的数据样例
  3. data_proc code: 帧解析代码
  4. radar cfg: 雷达配置文件

PDF介绍了雷达数据串口的帧结构,通过解析帧中的数据可以获取雷达探测到的物体的位置和速度。

PDF对本部分工作做出总结。

雷达原始数据读取

本部分对应 "./串口读取数据/帧读取原始数据"。

  1. image: 需烧录入雷达的二进制文件。
  2. data_proc code: 数据处理代码
  3. radar cfg: 雷达配置文件

PDF详细介绍了雷达原始数据读取的流程。

使用 DCA1000 + mmWave Studio 软件进行数据采集

本部分对应 "./DCA1000+mmWave Studio 进行数据采集"。

PDF完整地介绍了手势信息的采集和预处理流程。

分为两个思路。

最终采用思路二,该部分的数据处理代码不予展示。

距离信息通过 FFT 获取。

速度信息通过时频分析获取。

角度信息通过 MUSIC 算法获取。

预期效果

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基于 AWR1642 和 DCA1000 的手势信息提取

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