基于主成分分析与独立成分分析的热释电红外信号特征提取技术

发布时间：2017-08-26 20:13

  本文关键词：基于主成分分析与独立成分分析的热释电红外信号特征提取技术

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【摘要】：提出一种基于主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)的人与老鼠热释电传感器红外信号特征提取的方法。首先对采集到传感器数据进行去噪预处理,并使用FFT变换到频域分析。然后用主成分分析法提取频谱数据主要信息,降低数据冗余量,同时保留了99.95%以上原始信息。最后使用独立成分分析法提取统计独立的独立成分,并用峰度系数来描述人和老鼠的独立特征分量信息。实验结果说明:提取的特征量都能充分描述人与老鼠的实际信息,且人与老鼠的特征差异足够明显,为提取人和老鼠热释电红外信号的特征提供一个有效可行的方法。
【作者单位】： 国网四川省电力公司成都供电公司;电子科技大学自动化工程学院;
【关键词】： 热释电红外传感器 特征提取分类 FFT 峰度系数
【分类号】：Q6-3;TP212.9
【正文快照】： 0引言在现如今社会中,热释电红外传感器(PIR)广泛应用于安防系统,其对光线光照条件要求不高且红外线穿透力强等特点,同时具有低功耗,低成本,隐蔽性好,体积小,对环境有较好的适应性等显著优点。国内外众多学者都对红外传感器识别技术进行了大量研究,2006年韩国釜山国立大学研发

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1 杨s，

本文编号：742765