基于谐波模型的生命探测雷达人体状态识别方法
基于多普勒雷达的非接触式生命体征检测技术研究共3篇
基于多普勒雷达的非接触式生命体征检测技术研究共3篇基于多普勒雷达的非接触式生命体征检测技术研究1随着健康意识的不断提高，人们对于生命体征的关注度也越来越高。
传统的生命体征检测方式，往往需要对人体进行接触，如体温计、心电图、血液检测等，这些方式对患者的身体造成了一定程度的压力和不适。
基于多普勒雷达的非接触式生命体征检测技术，成为了新的研究热点。
多普勒雷达技术是一种能够测量物体运动速度的技术。
它利用了多普勒效应，通过反射回来的雷达信号来计算出运动物体的速度。
多普勒雷达已被广泛应用于不同领域，如航空、气象、地球物理学等，但在医疗领域的应用仍处于初始阶段。
近年来，人们开始探索基于多普勒雷达的非接触式生命体征检测技术。
多普勒雷达可以测量人体的呼吸、心率、运动等生命体征，而无需对人体进行接触。
该技术基于人体反射回的雷达信号，经过信号处理和算法计算，可以非常准确地测量生命体征的变化。
在呼吸检测方面，多普勒雷达可以通过测量胸部或腹部的运动来确定呼吸的频率和幅度。
多普勒雷达的信号可以穿透衣服，而无需将传感器放置在身体上。
在心率检测方面，多普勒雷达可以测量心跳的微小运动。
传统的心率检测通常需要通过心电图等传统方式进行，需要将传感器放置在身体上，而基于多普勒雷达的非接触式检测技术可以实现远距离检测。
除此之外，基于多普勒雷达的非接触式生命体征检测技术还可以用于监测运动状态。
传统的运动监测通常需要穿戴式传感器或者摄像头等设备，而基于多普勒雷达的非接触式监测技术无需穿戴传感器，可以实现远距离监测。
然而，目前这项技术仍需要继续研究和完善。
多普勒雷达的信号可能会受到环境因素的影响，如温度、湿度、人群等，这会影响信号的质量和稳定性。
此外，基于多普勒雷达的非接触式生命体征检测技术还需要开发更加专业的算法和软件平台，以提高其精度和可靠性。
总体来说，基于多普勒雷达的非接触式生命体征检测技术，具有非常广阔的应用前景。
随着技术的不断发展和完善，它将成为人体健康监测的重要手段，为人类健康事业做出更大的贡献基于多普勒雷达的非接触式生命体征检测技术具有广泛的应用前景，可以帮助人们实现远距离的呼吸、心率和运动状态监测。
基于多模态传感器的人体行为识别与姿态估计研究
基于多模态传感器的人体行为识别与姿态估计研究随着科技的进步，人体行为识别和姿态估计在许多领域中扮演着重要角色，如智能监控、健康管理和虚拟现实等。
为了提高这些应用的效果和准确性，研究人员开始关注基于多模态传感器的方法。
本文将探讨基于多模态传感器的人体行为识别与姿态估计的研究进展和挑战。
首先，我们需要了解多模态传感器的概念。
多模态传感器是指利用多种不同类型的传感器来捕捉和识别人体行为和姿态的方法。
常用的传感器包括摄像头、深度摄像头、惯性测量单元（IMU）和声音传感器等。
这些传感器可以从不同的角度和维度获取各种信息，从而提供更全面和准确的人体行为和姿态识别结果。
在使用多模态传感器进行人体行为识别时，最常见的方法是利用计算机视觉和机器学习技术。
计算机视觉可以通过分析传感器捕捉到的图像和视频来提取特征并识别人体行为。
而机器学习技术可以使用这些特征来构建分类器或回归模型，从而实现人体行为的准确识别和分类。
此外，深度学习技术的发展也为多模态传感器的人体行为识别提供了更强大和高效的方法。
在姿态估计领域，多模态传感器也发挥着重要作用。
传统的方法主要依赖于惯性测量单元（IMU）或摄像头来捕捉和估计人体的姿态。
然而，这些方法存在精度不高和受限于环境条件等问题。
因此，研究人员开始探索利用多模态传感器来改善姿态估计的准确性和鲁棒性。
例如，将摄像头和IMU结合使用可以提供更为准确和稳定的姿态估计结果。
尽管多模态传感器在人体行为识别和姿态估计领域有着广泛应用的潜力，但仍面临一些挑战。
首先，传感器的选择和布置需要仔细考虑，以获得最佳的数据质量和准确性。
其次，数据融合和特征提取的方法需要深入研究和改进，以实现更准确和鲁棒的行为识别和姿态估计结果。
此外，数据的标注和收集也是一个复杂和耗时的任务，需要专业人士的参与。
另外，随着智能设备的普及和应用的扩大，人们对个人隐私和信息安全的关注也日益增加。
基于多模态传感器的人体行为识别在一定程度上可能涉及到个人隐私的泄露和风险。
一种雷达辐射源智能个体识别的方法
一种雷达辐射源智能个体识别的方法
陆剑雄;陈旗;满欣
【期刊名称】《电光与控制》
【年(卷),期】2024(31)4
【摘要】针对使用传统的卷积神经网络及低信噪比环境下雷达辐射源智能个体识别研究中识别性能不够的问题,提出了一种基于短时傅里叶变换(STFT)和EfficientNet的雷达辐射源个体识别方法。
首先对雷达信号进行短时傅里叶变换,提取时频特征,然后利用EfficientNet中多个MBconv模块对不同时频特征图像的叠加,挖掘出信号图像隐含的更加复杂和抽象的深层次时频特征,包括信号强度的分布、时频模式、周期性变化等,从而完成个体分类识别。
EfficientNet可以同时改变网络深度、宽度、图像分辨率3个参数,解决了梯度消失、梯度爆炸等问题。
实验结果表明,基于STFT和EfficientNet的雷达辐射源智能个体识别的方法,相比于传统卷积神经网络在低信噪比环境下具有更好的识别性能。
【总页数】6页(P115-120)
【作者】陆剑雄;陈旗;满欣
【作者单位】海军工程大学电子工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN974
【相关文献】
1.一种深度强化学习的雷达辐射源个体识别方法
2.一种基于随机森林的雷达辐射源个体识别方法
3.基于KNN和雷达辐射源脉间参数的舰船目标个体识别方法
4.基于多源信息融合的激光雷达辐射源个体识别方法
5.融合双谱特征的雷达辐射源个体识别方法
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谐波探测手机对人体的危害
谐波探测采用谐波方式探测手机的相关仪器设备其工作原理谐波探测手机是利用非线性目标在微波辐射下能够产生新的频率分量。
谐波探测是通过发射基波信号，接收来至目标辐射的2次、3次甚至更高次数的谐波/组合波回波信号，并对目标进行判断、识别和探测。
谐波探测手机产品的缺点1、谐波探测对人体有害●谐波的电磁辐射会直接影响人的脑磁场与心磁场●经常被谐波辐射探测，人体会出现困倦、疲乏、失眠、肌肉酸痛、情绪不稳定等症状。
●谐波探测磁场强度超过0.3μT时，人体白血病或其他病变几率是平常人的2倍。
●谐波磁场探测辐射能够引起女性乳腺癌的发生。
●频繁或长期被谐波磁场探测辐射会导致生殖细胞生物膜功能紊乱，破坏或抑制细胞活性，造成精子减少，精子活性降低，导致不育症。
2、误报率极高正是因为谐波探测只能探测带有结点的物品，所以像一些非线性的物品，，谐波探测都会误报，生活中随身携带能够引起误报物品：●带有直角的眼镜●手表或者手链●项链●钥匙●IC卡等带有芯片的物品●电子模块和元器件3、谐波探测对电网及电子设备的危害●对电网污染，影响线路的稳定●对电子设备的污染，导致电子设备不能正常运行综上，对生活中随身携带的物品会产生极大的误报，单从这一点来看，谐波探测与普通的金属探测门并不差别，而谐波探测会对人体产生极大危害，所以谐波探测并不是一种安全有效的方法，这种技术不适用在一般检测设备上来长期使用。
微留残探手机探测门手机探测门功能在被检测人员经过该系统检测门时，可探测到处于开机或关机状态（含取出电池）的手机、数码相机、笔记本电脑、录音笔等电子产品，并能进行告警提示。
该产品采用无源被动检测方式，对检测人员不产生辐射，具有较高的灵敏度和探测准确率。
并且对金属类产品不进行报警，只对手机，数码设备及其他电子设备等进行检测报警，减少了安检人员的工作强度。
产品优点可探测到处于开机或关机状态（含取出电池）的手机、数码相机、笔记本电脑、录音笔等电子产品，进行告警提示。
基于声音谐波特征和人工配合的变电设备运行状态识别
摘 要：提出了一种声音谐波特征和人工配合的变电设备运行状态识别方法。首先，利用变电站智能巡检机器人携带的拾音器采集设备声音。 其次，利用数字信号处理及声音识别技术对设备声音进行分析，提取谐波作为样本特征，建立样本的特征库。最后，采用 LBG 算法获得声音样 本的码本，并与样本声音进行对比。后台人工操作人员可根据对比情况做出设备运行状态的准确识别。实验结果显示，该算法可以有效的对变 电设备的状态进行识别。 关键词：变电站巡检机器人；状态识别；谐波特征；LBG 算法 DOI:10.16640/ki.37-1222/t.2019.21.136
电力技术
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基于声音谐波特征和人工配合的
变电设备运行状态识别
杨超超 1, 叶 强 1, 田 亮 1, 赵其根 1, 王纪渝 2, 郭 洪 1, 王瑞虎 1, 杨国庆 3 （1. 云南电网有限责任公司保山供电局 , 云南 保山 678000;2. 云南电网有限责任公司生技部 , 昆明 650000;
图 1 变电设备频谱图
2 设备声音分析及特征提取
特征是区分不同物体的关键，变电设备在正常情况下发出的声音 是稳定的、平稳的，运行状态改变时往往会出现比较尖锐的声音，并 且声音也变的不平稳。 在语音识别中常用的特征有子带特征、MFCC、LPCC 等特征 [4]， 此类特征多考虑以频带作为特征提取的单位，但是变电站设备运行声 音的产生模型和语音不同。LPCC 特征是基于线性预测分析得到的倒 谱参数 [5]，虽然线性预测 LPC 方法可以用于分析声音信号，但 LPC 方法是一种参数化模型的方法对于变电站设备运行声音来说，频率 分量存在较大波动，建模困难。因此，常用的语音识别类特征不宜用 于设备声音识别。 傅里叶分析 (DFT) 不需要参数模型，是经典的信号分析方法 [6]。 因此，本文首先利用傅里叶分析方法对信号进行了频谱分析。在不同 的变电站、不同的条件下采集了大量的设备声音样本，对这些样本进 行了大量的统计和分析，发现变电设备声音具有很好的谐波特性。图 2 为变电站采集的设备声音频谱分析结果。 从图 1 可见设备声音谐波结构非常明显，频谱集中在工频 (50Hz) 倍数位置。为了分析变电设备谐波结构的稳定性，我们绘制了变电设 备的语谱图，如图 2 所示。从语谱图上我们可以清楚地找到和各谐波 对应的几条白线，这也说明了变电设备声音具有稳定的不随时间变化 的谐波结构，因此声音信号的谐波特征可以作为识别信号的有效特征。
基于雷达技术的人体运动监测与分析研究
基于雷达技术的人体运动监测与分析研究随着人们生活水平的不断提高，运动和健康逐渐成为人们关注的热点话题。
而在运动监测方面，基于雷达技术的人体运动监测和分析正在逐渐引起人们的关注和重视。
雷达技术是指利用微波信号进行远距离探测和测距的技术。
在人体运动监测中，雷达技术可以实现对人体运动状态的实时监测和分析，包括人体的位置、姿态、速度等信息，对于运动健身、医学康复、安防监控等领域都有着广泛的应用前景。
一、人体运动监测的应用场景基于雷达技术的人体运动监测和分析可以广泛应用于以下领域：1.运动健身领域：可以监测人体在运动过程中的姿态、速度和运动轨迹等信息，帮助运动者进行运动姿态的纠正，提高运动效果。
2.医学康复领域：可以监测康复者在进行运动康复过程中的姿态和运动轨迹等信息，帮助医生进行康复方案的制定和评估。
3.安防监控领域：可以实现对特定区域内人体的实时监测，实现区域内人员的追踪和定位，实现监测区域的安全监控。
二、基于雷达技术的人体运动监测原理基于雷达技术的人体运动监测原理是利用微波信号与人体交互后反射回雷达系统，通过对反射信号的分析提取人体的位置、姿态、速度等信息。
人体在运动时，会产生不同形状和大小的信号反射到雷达系统中，这些反射信号经过信号处理后可以提取出人体的运动信息。
具体而言，基于雷达技术的人体运动监测主要包括以下几个步骤：1.用户姿态信息提取：通过对反射信号的时间和幅度进行分析，可以提取出用户当前的姿态信息。
2.用户运动轨迹重建：根据用户的位置信息，可以对用户的运动路径进行重建，从而实现对用户运动状态的实时监测。
3.用户速度信息提取：通过对反射信号的幅度变化进行分析，可以提取出用户当前的速度信息。
三、基于雷达技术的人体运动监测研究进展随着雷达技术的不断发展，基于雷达技术的人体运动监测和分析也得到了广泛的研究。
目前，国内外学者在该领域的研究主要集中在以下几个方向：1.建模方法：针对雷达信号中存在的噪声和干扰等问题，研究人体建模方法，优化信号处理算法，提高人体运动信息的提取精度。
基于毫米波雷达的人体动作识别方法研究
基于毫米波雷达的人体动作识别方法研究
毫米波雷达作为一种新兴的传感技术，具有穿透力强、不受光照影响、对隐私的侵扰小等优点，近年来在人体感知领域得到广泛应用。
本文将结合毫米波雷达技术，研究人体动作识别的方法。
首先，本研究通过毫米波雷达系统对人体进行扫描，获取人体运动过程中的微弱反射信号。
毫米波雷达的工作频率通常在30 GHz至300 GHz之间，波长较短，可以达到亚毫米级的分辨率，从而能够有效捕捉到人体的微小运动。
通过对这些反射信号的处理和分析，可以提取出人体动作的特征信息。
其次，本研究采用机器学习算法对提取的特征信息进行分类和识别。
机器学习是一种能够从数据中学习和推断模式的方法，广泛应用于模式识别领域。
在人体动作识别中，可以使用监督学习方法，通过训练集的标记数据，训练分类器来识别不同的人体动作。
同时，可以采用深度学习算法，构建多层神经网络，提高识别的准确性和鲁棒性。
最后，本研究通过实验验证了基于毫米波雷达的人体动作识别方法的有效性。
实验使用了一组志愿者进行不同的人体动作，如走路、跑步、跳跃等。
通过毫米波雷达系统获取到的反射信号，经过特征提取和机器学习算法的处理，成功识别出不同的人体动
作。
实验结果表明，基于毫米波雷达的人体动作识别方法具有较高的准确性和稳定性。
综上所述，基于毫米波雷达的人体动作识别方法可以应用于人机交互、智能健康监测等领域。
未来，随着毫米波雷达技术的不断发展和完善，人体动作识别的准确性和实时性将进一步提高，为人们的生活带来更多便利。
基于CNN的超宽带穿墙雷达静目标数量识别技术
2021年第40卷第4期传感器与微系统(Transducer and Microsystem Technologies)19DOI ： 10.13873/J. 1000-9787(2021)04-0019-04基于CNN 的超宽带穿墙雷达静目标数量识别技术**收稿日期：2019-09-27*基金项目：国家重点研发计划资助项目(2018YFC0810202)王亚夫，梁步阁，杨德贵，朱政亮(中南大学航空航天学院，湖南长沙410083)摘要：本文基于静止目标的超宽带(UWB)雷达模型的构建，提出利用卷积神经网络(CNN)进行人体数 量的识别方法，针对实测数据对该方法进行实验分析，并与传统方法进行比较,结果表明:将超宽带穿墙雷达与CNN 结合对人体数量识别准确率较高,并且去除数据预处理环节对识别效果没有影响。
关键词：超宽带(UWB)穿墙雷达；卷积神经网络；人体数量识别；静目标中图分类号：TN95文献标识码：A 文章编号：1000-9787(2021)04-0019-04Quantity identifying technology for static target of ultra-wideband through-wall radar based on CNN *WANG Yafu , LIANG Buge, YANG Degui , ZHU Zhengliang(School of Aeronautics and Astronautics ,Central South University ,Changsha 410083,China)Abstract : Based on the construction of the ultra-wideband ( UWB ) radar model of stationary targets , a method for identifying the number of human bodies using convolutional neural network (CNN ) is proposed ・ The method isanalyzed based on the actual measurement data and compared w 让h the traditional methods ・ The results show thatlhe ultra-wideband through ・wall radar and the method of CNN combined has a high accuracy in identifying the number of human bodies , and the removal of data preprocessing links has no effect on the recognition effect ・Keywords : ultra-wideband ( UWB ) through wall radar ； convolulional neural network ( CNN ) ； human body identification ； still target0引言超宽带(ultra-wideband , UWB )穿墙雷达可以穿过墙 体、废墟探测到目标,因此广泛应用于反恐、灾后救援、军事作战等场合，生命探测器能够探测到被掩埋在废墟下的幸存者，是地震救援技术中的关键"刃。
基于信道状态信息的人体行为识别方法
摘要 ：人 体行为识别技 术在智能 家居 、体感游戏 、人体 姿 态监 护等领 域发挥 着越 来越重要 的作 用。论 文研 究 了一种 Ｗ Ｉ ＡＮ 环 境 下 基 于信 道 状 态信 息 （Ｃｈａｎｎｅｌ Ｓｔａｔｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＣＳＩ）的 人 体 行 为 识 别 方 法 。该 方 法 首 先 对 人 体 行 为 的 ＣＳＩ 信 号进行分析 ，然后 利用滑窗提取 ＣＳＩ信 号特征 ，利 用核 密度 估计 方法 求 出检 测 门限，最后 利 用动 态时 间规 整 （Ｄｙｎａｍｉｃ Ｔｉｍｅ Ｗａｒｐｉｎｇ，ＤＴＷ ）算 法进 行 人 体 行 为识 别 。根 据 真 实 环境 数 据 验证 表 明 ，所 提 出的基 于 ＣＳＩ的 人 体 行 为识 别 方 法识 别 率 高 ，具 有 很 强 的 算 法 鲁棒 性 。
堡 旦２５日第３５卷第 １期
违 往 电．潦 狻 】Ｉ： Ｔｅｌｅｃｏｍ Ｐｏｗｅｒ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
ｄｏｉ：１０．１９３９９／ｊ．ｃｎｋｉ．ｔｐｔ．２０１８．０１．０３７
Ｊａｎ．２５，２（）１８，Ｖｏｌ＿３５ Ｎｏ．１
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基 于 信 道 状 态 信 息 的 人 体 行 为 识 别 方 法
关 键 词 ：人 体 行 为 识 别 ；ＷＬＡＮ；ＣＳＩ；核 密度 估 计 ；ＤＴＷ
Ｈ ｕｍ ａｎ Ｂｅｈａｖｉｏｒ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ Ｍ ｅｔｈｏｄ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｃｈａｎｎｅｌ Ｓｔａｔｅ Ｉｎｆｏｒｍ ａｔｉｏｎ
ＪＩＡＮＧ Ｓｉ－ｑｉ，Ｗ ＡＮＧ Ｘｉａｎｇ－ｙｏｎｇ （Ｊｉａｎｇｓｕ Ｐｏｓｔｓ＆ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｐｌａｎｎｉｎｇ ａｎｄ Ｄｅｓｉｇｎｉｎｇ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ Ｃｏ．，Ｌｔｄ．，Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００１９，Ｃｈｉｎａ）
基于微波雷达的人体生命信号检测技术
基于微波雷达的人体生命信号检测技术随着科技的不断发展，人们对生命信号的精确监测和检测需求越来越强烈。
基于微波雷达的人体生命信号检测技术便应运而生，成为当前研究热点之一。
一、技术原理基于微波雷达的人体生命信号检测技术是一种通过微波信号检测人体运动和呼吸的技术。
其原理是基于人体会对电磁波产生反射和散射现象，从而产生微弱信号，通过微波雷达技术可以接收到这些信号，并采集其特征参数，传送到计算机中进行处理。
二、应用场景该技术在安防、医疗、智能家居等领域具有广泛应用。
首先，该技术在安防领域起到了重要的作用。
通过安装在建筑物内外的微波雷达，能检测到人在范围内的情况，一旦有人靠近该区域，系统会及时报警提示。
与传统的安防技术相比，该技术在使用便捷性、准确性和反应速度等方面更具优势。
其次，该技术在医疗领域也具有重要的应用价值。
在医院中，可以用微波雷达监测患者的呼吸和心跳等生命信号，更好地掌握患者的健康状况。
在家庭护理中，可以通过安装该技术的设备及时监测老人的生命信号，便于及时发现疾病和突发事件。
最后，在智能家居领域，该技术也有广泛的应用。
通过安装在房屋内部的微波雷达，可以实时监测使用者的生命信号，实现智能化控制，如灯光、声音、温度等等，从而提高生活的便利性和舒适度。
三、技术优势基于微波雷达的人体生命信号检测技术相对传统技术具有以下优势：一是更加高效。
传统人体生命信号检测技术需要佩戴传感器等装置，使用不方便，而微波雷达可无缝应用于各种场景，且检测效果更加精确。
二是更加精确。
使用微波雷达技术进行人体生命信号检测，可以弥补传统技术容易受到电气设备干扰、环境变化等因素的影响，从而检测结果更加准确可靠。
三是更加安全。
使用微波雷达技术进行人体生命信号检测，不会对人造成任何干扰和损伤，因此更加安全可靠。
四、技术前景基于微波雷达的人体生命信号检测技术在未来发展前景广阔。
随着人们对生命信号监测需求的增加，该技术在应用范围和深度上将会得到更多的发展。
基于生物雷达的人体运动状态探测识别技术研究
基于生物雷达的人体运动状态探测识别技术研究祁富贵;吕昊;梁福来;李钊;刘淼;安强;李川涛;王健琪【期刊名称】《医疗卫生装备》【年(卷),期】2016(037)005【摘要】阐述了基于生物雷达的人体运动探测识别技术在反恐作战、安全防护、灾害搜救方面的重要应用优势,并从运动检测、信号分析、特征值提取和识别分类4个方面对人体运动生物雷达探测识别技术的研究现状进行了综述.最后指出了该技术亟待解决的问题及发展方向,以期为未来该技术的研究提供参考.【总页数】8页(P114-120,124)【作者】祁富贵;吕昊;梁福来;李钊;刘淼;安强;李川涛;王健琪【作者单位】710032西安,第四军医大学生物医学工程学院电子学教研室;710032西安,第四军医大学生物医学工程学院电子学教研室;710032西安,第四军医大学生物医学工程学院电子学教研室;710032西安,第四军医大学生物医学工程学院电子学教研室;710032西安,第四军医大学生物医学工程学院电子学教研室;710032西安,第四军医大学生物医学工程学院电子学教研室;710032西安,第四军医大学生物医学工程学院电子学教研室;710032西安,第四军医大学生物医学工程学院电子学教研室【正文语种】中文【中图分类】R318;TN95【相关文献】1.基于谐波模型的生命探测雷达人体状态识别方法 [J], 史林;姜敏;黄莉2.基于穿透式生命探测雷达描述人体运动轨迹 [J], 孙学燕3.基于探地雷达法的变电站地下管线探测与识别技术研究 [J], 李靖翔;赵明;赖皓;熊双成;聂玮瑶4.一种基于人体运动状态识别的行人航迹推算方法 [J], 邓平;赵荣鑫;朱飞翔5.基于生物雷达的受困人员生命状态探测识别技术研究现状与展望 [J], 石丁;乔家豪;马洋洋;廖福元;闫克丁;张杨因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
微波雷达人体存在传感器使用说明书
微波雷达人体存在传感器使用说明书适用产品系列/型号：LH-BD-DC，LH-BD-AC历史版本修订日期修订记录版本号修订人2022/07/27说明书发布V1.0李世涛目录1.产品介绍 (4)2.应用场景 (6)3.规格参数 (6)4.产品尺寸 (8)5.传感器遥控设置参数 (8)5.1.遥控器面板说明 (8)5.2.功能键补充说明 (9)5.3.操作事例 (11)6.电气接线与安装说明 (12)6.1.产品接线端子定义 (12)6.2.安装位置说明 (12)6.3.安装流程 (13)7.传感器部分特性说明 (14)8.产品维护保养与注意事项 (17)9.售后服务 (18)9.1.售后服务承诺 (18)9.2.免责声明 (18)9.3.联系方式 (19)用户须知使用前请详细阅读本说明书，并保存以供参考。
请遵守本说明书操作规程及注意事项。
在收到仪器时，请小心打开包装，检视仪器及配件是否因运送而损坏，如有发现损坏，请立即通知生产厂家及经销商，并保留包装物，以便寄回处理。
当仪器发生故障，请勿自行修理，请直接联系生产厂家的维修部门。
1.产品介绍微波雷达人体存在传感器向检测区域发射5.8GHz的FMCW及CW无线电波，并接收区域内的所有运动、微弱运动的目标反射的无线电波，由传感器的微波电路转换为差频电信号，然后根据线性调频连续波目标调制原理，经高性能数字信号识别算法处理，分析区域内是否有微动目标和运动目标。
站着不动、蹲着不动、坐着不动等静止的人体，由于呼吸会引起胸腔及身体其他部位的微弱起伏运动，传感器能以极高灵敏度可靠的检测这类微弱运动，从而感知区域内是否有人或无人存在。
传感器“检测人体存在”的原理步骤如下：(1)检测微动距离变化：连续发射并接收反射电磁波，根据收发电磁波时间差乘以光速，计算出人体目标的微动距离；(2)微动距离规律：根据人体微动距离，计算出人体“时间-微动距离”规律（呼吸活动引起的身体起伏规律）；(3)人员检测：根据“时间-微动距离”规律，分析出有无人体微动或者呼吸存在。
电网谐波测量与谐波源状态识别方法研究
电网谐波测量与谐波源状态识别方法研究摘要：谐波会影响各种电力设备正常工作，引发设备寿命缩短、网损增大、继电保护装置误动等诸多问题，一直是电力系统中影响电能质量的一大“公害”。
当前，电力系统“双高”特征不仅对电网传统稳定性产生较大影响，也可能引发谐波谐振等新型稳定性问题，给电网安全稳定运行带来挑战。
关键词：电网；谐波测量；谐波源；状态识别方法1新形势下电网谐波呈现新特征新电力系统的“双高”特性使电网中的谐波呈现出新的特点：谐波工作频率从低频扩展到高频和超高频，谐波源从用户侧传播到适用于发电、输变电的各个环节，谐波危害从影响电能质量的分析扩展到危害电网安全稳定运行。
过去，谐波源主要由磁铁饱和和电气隔离控制。
第一类通常是各种带变压器铁芯的电气设备，第二类通常是各种炼铁高炉、焊机组等。
该谐波源引起的谐波通常为3、5、7等低频次谐波，监测和修复技术相对完善。
近年来，许多以绝缘栅双极晶体管（IGBT）为代表的电力工程电子系统被用于太阳能逆变器、开关电源电路、变频调速器和变频节能电气设备。
其开关频率可达数百kHz或更高，可产生40～3000次超高频谐波。
电网中的谐波数量低于10倍，高于1000倍，并且覆盖工作频率很宽，这使得谐波检测和校正变得困难。
此前，谐波源主要集中在用户侧，而风力发电、太阳能发电、储能技术和（软）直流输电的大量应用，逐渐凸显了供电侧和输变电工程各个环节的谐波问题。
此外，随着新能源汽车的普及和直流适用电和变频节能用电技术的快速发展，用电侧的谐波源也越来越多、复杂和广泛。
风电的普遍并网也使得谐波治理形势日益不容乐观。
谐波对交直流电源保护设备和关键机器设备构成潜在风险。
当谐波分量超过标准时，此类敏感机械和设备可能会误操作或拒绝操作，导致安全性降低。
此外，谐波串联谐振会引起宽屏振荡，导致离心风机离线安全事故。
这表明，谐波不仅会危害负荷侧的电能质量分析，还会考验电网的安全稳定运行。
2当前谐波治理仍存在难点针对电网电力工程数字化的宽屏特点，中国电网有限公司开展了宽屏信号采集和精确测量技术的研究与开发，并推出了可完成0～2500Hz谐波重量测试的宽屏测量装置。
基于谐波监测数据的谐波源辨识方法研究
基于谐波监测数据的谐波源辨识方法研究
谐波是电力系统中的一种常见电能质量问题，它会对电网的稳定性和设备的正常运行产生负面影响。
因此，对谐波进行监测和源辨识具有重要意义。
本文基于谐波监测数据，对谐波源辨识方法进行研究。
首先，本文对谐波源进行了分类。
根据谐波源的类型，可以将其分为内部谐波源和外部谐波源。
内部谐波源主要包括电力负荷、电力电子设备等，而外部谐波源则是指电力系统与外部网络之间的谐波传递。
通过对谐波源进行分类，可以更好地理解谐波的产生和传播机制。
其次，本文提出了一种基于谐波监测数据的谐波源辨识方法。
该方法首先通过谐波监测装置获取电网中的谐波数据，然后利用信号处理技术对谐波信号进行分析和处理。
通过对谐波信号的频谱分析，可以确定谐波的频率、幅度和相位等特征。
接下来，利用统计学方法和模式识别算法对谐波数据进行分析和建模，从而实现对谐波源的辨识。
最后，本文对所提出的谐波源辨识方法进行了实验验证。
通过对实际电网中的谐波数据进行处理和分析，可以准确地辨识出谐波源的类型和位置。
实验结果表明，所提出的方法能够有效地辨识谐波源，并为谐波调控和电能质量改善提供了可靠的依据。
综上所述，本文通过对谐波监测数据的分析和处理，提出了一种基于谐波监测数据的谐波源辨识方法。
该方法能够准确地辨识谐波源的类型和位置，为谐波调控和电能质量改善提供了重要的技术支持。
未来，还可以进一步完善该方法，提高谐波源辨识的准确性和效率。
雷达辐射源个体识别的方法研究
雷达辐射源个体识别的方法研究雷达辐射源个体识别的方法研究摘要：雷达辐射源个体识别在军事、安全和通信等领域具有重要的应用价值。
本文结合雷达信号特点，从特征提取、分类和识别三个方面，综述了雷达辐射源个体识别的研究方法，并对未来的研究方向进行了展望。
1. 引言雷达技术作为一种主要的电磁探测和目标识别手段，在许多领域有广泛的应用，其中辐射源个体识别是非常重要的一环。
辐射源个体识别主要涉及到信号处理和模式识别等多个学科。
本文旨在综述雷达辐射源个体识别的方法研究，为相关领域的科研工作者提供一定的参考。
2. 雷达辐射源个体特征提取方法辐射源个体的特征提取是雷达辐射源个体识别的关键步骤。
常用的特征参数有频率、幅度、相位等。
频率特征是通过分析辐射源的信号频率组成来确定辐射源的类型。
幅度特征可以通过信号的功率或幅度值来表征辐射源的特征。
相位特征是通过信号的相位差异来区分不同的辐射源。
3. 雷达辐射源个体分类方法辐射源个体的分类是指根据不同的特征将辐射源分为不同的类别。
常用的分类方法有聚类分析和支持向量机等。
聚类分析是将辐射源个体按照相似性进行分组，将同一类辐射源归为一组。
支持向量机是一种常见的机器学习方法，可通过学习一些已知类别的辐射源，从而对新的辐射源进行分类。
4. 雷达辐射源个体识别方法辐射源个体的识别是指根据一定的特征和分类方法，将辐射源个体进行辨认。
常见的方法有模式识别和神经网络等。
模式识别是指通过已知的模式来辨认新的样本，可以通过比较特征参数、计算相似度等进行识别。
神经网络是一种模仿人脑神经元活动的计算模型，通过训练网络来实现对新的辐射源进行识别。
5. 未来研究方向展望雷达辐射源个体识别技术仍然存在一些问题和挑战，如在复杂环境下的有效辨别、新型辐射源的准确识别等。
未来的研究方向可以是结合深度学习方法，研究复杂辐射源的识别；利用多传感器信息，提高辐射源个体特征提取的精度和准确性。
结论雷达辐射源个体识别的方法研究对于军事、安全和通信等领域具有重要的应用价值。
一种基于MEMS传感器的助老型机构人体姿态识别方法
《装备制造技术》2021年第3期一种基于MEMS传感器的助老型机构人体姿态识别方法付斌，付鑫，贾彬，朱江平(哈尔滨商业大学轻工学院,哈尔滨150028)摘要：通过对老人的站立、上下楼梯、走路、倚坐、弯腰和躺卧七个姿态识别，研究一种基于M EM S传感器的助老型机构人体姿态识别方法。
经过验证,其识别方法的有效的。
将7个传感器模块置于老人的腰部、大腿、胳膊等部位，采用坐 标变换的方法，将采集到的相关部位四元教信息转化到腰部坐标系下，并组建标准矩阵，提取标准矩阵的均值、方差等 特征值，通过基于决策树和支持向量机的多层识别算法快速判断动作类型。
实验表明，使用姿态数据的数量越多，识别 率越高，在使用90%姿态数据时，平均识别率达到了90.8%。
关键词：MEMS传感器；坐标变换；特征提取;姿态识别中图分类号:TP391 文献标识码：A文章编号：1672-545X(2021 )03-0013-050引言随着社会的发展，人口老龄化现象也愈加明显，老人的健康安全成为了人们关注的焦点，为了判断 老人是否处在异常状态叭需要对老人的日常行为进 行监测。
常见的监测方法有两种|21:基于图像分析和 基于可穿戴传感器设备，前者成本高、系统局限性 大，本文选择后者D人体运动分析，指的是通过MEMS传感器获取 人体运动的信息，再经过理论分析来解释人体的运 动|W1。
中科院自动化所吴健康教授的运动捕捉研究 小组1M|，其团队研制的MMocap动作捕捉系统，由16 个惯性传感器(包含加速度计、陀螺仪、磁强计)节点 和一个主控元件组成，数据通过蓝牙装置传到计算 机中，利用贝叶斯算法进行数据融合，计算出单个节 点姿态，但是受到了测量距离的限制:主流的光学动 作捕捉系统，被测者需要全身佩带捕捉标记，尽管捕 获精度高,效果好，但是使用复杂且价格昂贵|M1。
本文采用WIFI通讯的MEMS传感器采集运动 数据,不仅使用方便而且增加了测量距离。
将7个传 感器模块置于老人的7个相关部位，再通过坐标变 换将四元数信息转化到腰部坐标系下，并组建标准 矩阵，提取标准矩阵中的特征，用决策树和支持向量 机完成姿态的识别。
基于典型关联分析算法的恒流源型谐波用户识别
配电4摘 要：为了辨识10 kV 节点母线接入的谐波用户，在建立谐波用户的谐波源发射模型后，采用用户的基波有功功率与节点谐波电流的Pearson 相关系数作为辨识谐波用户的特征量，以节点量测装置和智能电表存储的海量历史数据为载体，以典型关联分析算法为工具，通过挖掘节点母线的多维谐波电流数据与用户功率数据之间的Pearson 相关系数，实现谐波用户的甄别。
通过仿真与实际工程算理分析，证明了该方法的合理性。
关键词：电能质量；谐波源定位；大数据技术；关联分析；谐波用户辨识中图分类号：TM72 文献标志码：A DOI ：10.19421/ki.1006-6357.2020.11.006基于典型关联分析算法的恒流源型谐波用户识别陈少伟，卢镇江，沈渊彬，林坤杰，林炜超（国网福建漳州供电公司，福建 漳州 363000）［引文信息］陈少伟，卢镇江，沈渊彬，等．基于典型关联分析算法的恒流源型谐波用户识别［J ］．供用电，2020，37（11）：34-41．CHEN Shaowei ，LU Zhenjiang ，SHEN Yuanbin ，et al ．A method of constant current source type harmonic users identification based on typical association analysis ［J ］．Distribution & Utilization ，2020，37（11）：34-41．0 引言随着分布式新能源并网渗透率的提高以及电力电子整流设备、工业电弧炉、气体放电灯等非线性负荷的并网［1-6］，分布式新能源和非线性负荷作为谐波源向电网注入了大量的谐波电流，使得供电点的电压发生严重畸变，影响了电网和用户的安全运行［7-9］。
因此，必须定位谐波源所处的位置并开展相应的谐波治理与责任分摊。
目前，谐波源定位方法主要分为两类:一类是模型等效法［10-13］，另一类是谐波状态估计法［14-17］。
基于二次谐波电流含有率识别CT饱和方案
基于二次谐波电流含有率识别CT饱和方案牛火平【摘要】CT饱和会对电力系统的控制与保护带来影响.详细分析了CT正常传变以及饱和时其二次侧电流的二次谐波特性,分析发现C T正-常传变与饱和时二次谐波电流含有率差异很大,进而提出了基于二次谐波电流含有率的识别CT饱和的方案.最后通过J-A模型模拟CT并搭建仿真模型,仿真结果验证了新方案的正确性.【期刊名称】《云南电力技术》【年(卷),期】2017(045)003【总页数】3页(P25-26,31)【关键词】二次谐波;CT饱和;J-A模型【作者】牛火平【作者单位】中海油珠海天然气发电有限公司,广东珠海519050【正文语种】中文【中图分类】TM85电流互感器(CT)为电力系统的控制与保护提供测量信号，因此在电力系统中得到了广泛的应用[1]。
CT在正常传变时，能正确反应一次侧系统电流信息；但如果CT发生饱和，其二次侧信息并不能正确反应一次侧信息，不利于电力系统的稳定运行，有可能造成系统保护的不正确动作[2-4]。
因此如何识别CT饱和成为了热点研究问题。
文献[5]提出了一种高频分量瞬时功率的突变检测方法；文献[6]提出了基于磁链积累方差曲线拐点的个数识别CT饱和的方案；文献[7]提出了基于二次侧电流波形斜率的识别CT饱和的方法；文献[8]提出了改进的磁制动检测CT饱和的方案；本文详细分析了CT二次侧电流在正常运行以及饱和时二次谐波的特征，分析发现CT饱和时二次谐波电流含有率远大于正常传变时二次谐波电流含有率，进而提出了基于二次谐波电流含有率的识别方案。
并利用J-A模型对CT进行模拟，仿真结果验证了新的方案的正确性。
CT一般两种工作区，即线性区和饱和区。
当CT工作在线性区时，CT能正确传变一次侧信息，如果工作于饱和区时，CT二次侧电流会产生失真。
下面分别分析CT 在线性区和饱和区时其二次侧电流二次谐波电流的大小情况。
1.1 CT正常传变时CT正常运行时，如果系统一次侧稳定运行此时CT一次侧电流为基波电流，所以二次侧电流也只含有基波分量，二次谐波几乎为0，即式中， I2表示CT二次侧二次谐波幅值，I表示基波幅值。
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基于谐波模型的生命探测雷达人体状态识别方法
史林;姜敏;黄莉
【期刊名称】《西安电子科技大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2005(032)002
【摘要】生命探测雷达根据人体的体动、心跳和呼吸运动所产生的多普勒效应对生命信号进行探测、定位和状态识别.通过分析实测数据提出了生命探测雷达高斯色噪声杂波模型和谐波生命信号模型.采用高阶累积量估计模型参数,根据生命信号特征提出了基于谐波模型的生命探测雷达人体状态识别方法.实际测试实验表明该方法的正确识别率大于90%.
【总页数】5页(P179-183)
【作者】史林;姜敏;黄莉
【作者单位】西安电子科技大学,电子工程学院,陕西,西安,710071;西安电子科技大学,电子工程学院,陕西,西安,710071;西安电子科技大学,电子工程学院,陕西,西安,710071
【正文语种】中文
【中图分类】TN957.51
【相关文献】
1.基于穿透式生命探测雷达描述人体运动轨迹 [J], 孙学燕
2.基于单基地生命探测雷达的多目标识别方法研究 [J], 张杨;张洋;梁福来;李钊;吕昊;薛慧君;张华;王健琪
3.基于多天线FMCW雷达的人体行为识别方法 [J], 田增山;杨立坤;付长友;余箭飞
4.基于超宽带雷达及支持向量机的灾后人体呼吸信号识别方法与试验研究 [J], 樊哲宁;朱嘉健;王立新;杜鹏;张移;谢海珠
5.基于雷达传感器的连续人体动作识别方法 [J], 樊争光;杨天虹;张剑;张丁元
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