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高分辨率三维毫米波雷达数据集预处理代码

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简介:
本项目提供一套用于处理高分辨率三维毫米波雷达数据的预处理代码,旨在优化数据质量以支持后续分析和应用开发。 高分辨三维毫米波雷达数据集(3DRIED)1.0发布了一系列包含81组毫米波雷达三维成像回波的数据及影像。该数据集通过使用毫米波传感器在二维平面上进行扫描以实现近场成像,其扫描尺寸为0.4m×0.4m,中心频率设定为78.8GHz,并且发射信号带宽达到3.6GHz。雷达的采样点数分别为距离向256点、水平向407点和垂直向200点,最终生成的数据维度是256×407×200。 观察目标包括刀具、枪械等金属物体,并且涵盖了单个目标、多个目标以及隐匿于纸盒或布袋中的隐蔽目标。数据集中使用的雷达传感器具有四个接收通道,使得原始回波数据的最终维度为256×407×200×4。回波数据以MAT(Matlab软件矩阵文件)格式存储,并且还提供了观察场景的光学图像以及二维与三维成像参考影像。

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    本项目提供一套用于处理高分辨率三维毫米波雷达数据的预处理代码,旨在优化数据质量以支持后续分析和应用开发。 高分辨三维毫米波雷达数据集(3DRIED)1.0发布了一系列包含81组毫米波雷达三维成像回波的数据及影像。该数据集通过使用毫米波传感器在二维平面上进行扫描以实现近场成像,其扫描尺寸为0.4m×0.4m,中心频率设定为78.8GHz,并且发射信号带宽达到3.6GHz。雷达的采样点数分别为距离向256点、水平向407点和垂直向200点,最终生成的数据维度是256×407×200。 观察目标包括刀具、枪械等金属物体,并且涵盖了单个目标、多个目标以及隐匿于纸盒或布袋中的隐蔽目标。数据集中使用的雷达传感器具有四个接收通道,使得原始回波数据的最终维度为256×407×200×4。回波数据以MAT(Matlab软件矩阵文件)格式存储,并且还提供了观察场景的光学图像以及二维与三维成像参考影像。
  • 基于AWR1642的目标信息测量系统源__AWR1642___TI
    优质
    本项目为基于TI AWR1642毫米波雷达传感器开发的目标信息测量系统源代码,适用于雷达信号处理与目标检测研究。 可以在TI开发板上实现测速和测距的功能。
  • 基于FMCW测距仿真的MATLAB_
    优质
    这段简介可以描述为:基于FMCW毫米波雷达测距仿真的MATLAB代码提供了利用调频连续波(FMCW)技术进行毫米波雷达距离测量的仿真源代码,适用于研究和教育目的。 毫米波雷达测角的仿真程序运行效果还不错。
  • TIADC原始采
    优质
    本项目专注于TI(德州仪器)毫米波雷达技术中ADC(模数转换器)的数据采集过程,解析其在目标检测和跟踪中的关键作用。 本段落介绍了如何使用SDK中的Capture Demo及相关GUI和硬件来采集MmwaveRadarDeviceADCRawData的原始数据,并解释了数据格式。同时提供了相应的MATLAB解析代码。
  • 1643手势与LSTM
    优质
    本数据集包含1643个毫米波雷达手势样本和对应的LSTM处理后的序列数据,旨在促进自动驾驶车辆中非接触式交互研究。 毫米波雷达手势识别是近年来智能交互领域的一个重要研究方向,在自动驾驶、智能家居以及人机接口技术中有广泛的应用前景。本数据集专为训练和评估深度学习模型设计,特别是用于LSTM(长短期记忆网络)在手势识别任务中的应用。 首先了解毫米波雷达的工作原理:它利用高频率的电磁波(通常在30GHz至300GHz之间),以探测物体的位置、速度及距离。由于其短波特性,可以提供高分辨率成像,在复杂环境中进行目标检测和跟踪效果显著。在手势识别中,毫米波雷达能够捕捉手部运动细节,并生成包含丰富信息的雷达回波信号。 LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN),用于处理序列数据中的长期依赖问题。它能学习到时间序列数据中手势的动态模式。通过输入门、遗忘门和输出门等机制,允许在网络的时间轴上有效存储与检索信息,从而对连续的手势动作进行理解和分类。 本数据集包含1643个手势样本,代表不同的类别可能包括:顺时针旋转(cw)、Z形手势(z)、X形手势(x)、无手势或空闲状态(none)、逆时针旋转(ccw)、S形手势(s)以及上下左右等方向的手势。每个文件包含了对应手势的雷达信号数据,这些可以经过预处理后输入到LSTM模型中进行训练。 为了有效利用该数据集,需要对样本进行归一化、降噪和特征提取等一系列预处理步骤,并将数据分为训练集、验证集及测试集以优化模型性能。在构建LSTM模型时,通常会采用多层隐藏结构并结合卷积神经网络(CNN)来充分利用空间与时间特性。 完成训练后,该系统可以实时根据毫米波雷达信号预测手势动作,在实际应用中具有巨大价值。例如驾驶员可通过简单手势控制车载系统或用户无需接触设备即可在智能家居场景下进行操作等应用场景。 此毫米波雷达手势数据集结合LSTM模型为研究和开发高效、准确的手势识别系统提供了宝贵资源,通过进一步的研究与优化,该技术在未来智能设备及交互界面中将发挥更大作用。
  • 基于的运动目标
    优质
    本研究聚焦于利用毫米波雷达技术对运动目标进行精确探测与跟踪,探讨了相关的信号处理算法和数据分析方法。 一个处理毫米波雷达的程序,用于从毫米波雷达原始数据中提取运动目标。
  • FMCW测距
    优质
    这段简介可以描述为:“FMCW毫米波雷达测距代码”提供了一种高精度、非接触式的距离测量方法。通过生成连续变频信号并分析回波,实现对目标物体精确位置的探测与跟踪,适用于自动驾驶及安防监控等场景。 毫米波雷达FMCW测速代码,包含详细注释,方便与作者交流。
  • 字信号实验
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    本实验课程聚焦于毫米波雷达技术中的数字信号处理方法,涵盖目标检测、跟踪及环境感知等关键环节,旨在培养学生在车载雷达系统设计与应用方面的实践能力。 本实验利用LFMCW测距原理进行测距与测速的测试,并记录了详细的实验数据。在后期的数据处理阶段,我们使用MATLAB软件对收集到的数据进行了深入分析。
  • FMCW
    优质
    FMCW毫米波雷达编码技术是利用调频连续波信号实现目标检测与测距的关键方法,通过复杂的编码序列提升雷达系统的分辨率和抗干扰能力,在自动驾驶、安防监控等领域具有广泛应用前景。 毫米波雷达采用FMCW技术进行测距和测速的Matlab代码。