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一种基于模式轮廓限制的毫米波雷达人体动作识别方法，设计人体动作和雷达参数，搭建毫米波雷达系统平台，人体站在平台采集处前方，进行人体动作变化；利用毫米波雷达发射线性调频信号，接收包含动作信息的回波信号，将信号进行混频处理得到中频信号，预处理后使用短时傅立叶变换来选择和处理沿着慢时间轴的数据，以生成多普勒时间(DT图)，进行归一化处理。使用阈值方法找出高功率密度区域并描绘出上下边界，使用Hampel滤波器去除边界异常值，并与原来的DT图进行运算，得到改进后有模式轮廓限制的DT图。本发明应用前景广阔，具备较强实用性，可用于智能家居、辅助驾驶、游戏娱乐等领域。

一种基于少样本学习的毫米波雷达感知手势识别方法，设计动作手势和雷达参数，搭建毫米波雷达系统平台，人体站在平台采集处前方，进行手势动作变化，利用毫米波雷达发射线性调频信号，然后接收包含手势信息的回波信号，将发射信号和接收信号进行混频处理，得到中频信号；然后对中频信号进行杂波抑制以及2D‑FFT的预处理，构建手势动作的距离‑时间以及速度‑时间数据集，并从中选取若干个代表性距离、速度特征作为网络输入样本集；接着利用改进网格搜索的算法优化SVM模型参数，选择最优参数实现少样本的数据集训练，并实现手势的识别。本发明实现高准确率的手势识别效果。本发明应用前景广阔，具备较强实用。