10.11857/j.issn.1674-5124.2016.11.023
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
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。
热释电红外传感器、特征提取分类、FFT、峰度系数
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U49;TN9
2016-12-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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