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基于24 GHz连续波多普勒雷达能量密度分布的非接触式睡眠动作检测
被引量：
1
1
作者
李佳程
徐玉
+1 位作者
翁知翔
唐震洲
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期723-730,共8页
睡眠动作是反映睡眠质量的重要生理指标。现有基于雷达的睡眠动作检测方法主要根据雷达信号原始能量的变化检测睡眠动作。由于不同目标动作幅度的不同会导致能量变化的差异,这些方法在检测不同目标的睡眠动作时准确率受限。为提高睡眠...
睡眠动作是反映睡眠质量的重要生理指标。现有基于雷达的睡眠动作检测方法主要根据雷达信号原始能量的变化检测睡眠动作。由于不同目标动作幅度的不同会导致能量变化的差异,这些方法在检测不同目标的睡眠动作时准确率受限。为提高睡眠动作检测的准确率,提出了一种基于雷达能量密度分布的睡眠动作检测方法。首先,提出基于连续波多普勒雷达能量密度分布的检验统计量特征和显著性水平特征;随后基于上述特征引入XGBoost模型实现睡眠动作检测;最后,通过多种环境下的真实实验验证算法的有效性与鲁棒性。实验结果表明,所提出的检验统计量特征和显著性水平特征可以在降低训练样本需求的同时有效提高准确率,在多种环境下均能达到95%以上的检测准确率。
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关键词
连续波多普勒雷达
睡眠动作检测
密度分布
机器学习
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职称材料
题名
基于24 GHz连续波多普勒雷达能量密度分布的非接触式睡眠动作检测
被引量：
1
1
作者
李佳程
徐玉
翁知翔
唐震洲
机构
温州大学计算机与人工智能学院
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期723-730,共8页
基金
浙江省自然科学基金面上项目(LY19F010010)。
文摘
睡眠动作是反映睡眠质量的重要生理指标。现有基于雷达的睡眠动作检测方法主要根据雷达信号原始能量的变化检测睡眠动作。由于不同目标动作幅度的不同会导致能量变化的差异,这些方法在检测不同目标的睡眠动作时准确率受限。为提高睡眠动作检测的准确率,提出了一种基于雷达能量密度分布的睡眠动作检测方法。首先,提出基于连续波多普勒雷达能量密度分布的检验统计量特征和显著性水平特征;随后基于上述特征引入XGBoost模型实现睡眠动作检测;最后,通过多种环境下的真实实验验证算法的有效性与鲁棒性。实验结果表明,所提出的检验统计量特征和显著性水平特征可以在降低训练样本需求的同时有效提高准确率,在多种环境下均能达到95%以上的检测准确率。
关键词
连续波多普勒雷达
睡眠动作检测
密度分布
机器学习
Keywords
continuous wave Doppler radar
sleep motion detection
density distribution
machine learning
分类号
TN958.95 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于24 GHz连续波多普勒雷达能量密度分布的非接触式睡眠动作检测
李佳程
徐玉
翁知翔
唐震洲
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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