针对毫米波雷达手势识别系统，如何优化数据预处理和特征利用来提升手势动作的连贯性和角度分辨率？

在毫米波雷达手势识别系统中，优化数据预处理和特征利用是提高识别性能的关键步骤。首先，数据预处理至关重要，它包括信号去噪、归一化和回波分离等环节，确保了输入数据的质量。为了提升手势动作的连贯性，可以采用滑动窗口技术对连续的雷达信号进行分段，以此捕捉手势动作的时间连贯性。此外，运用傅里叶变换、小波变换等方法处理时域信号，可以帮助分析手势的频率特性，增强动作的时序性。

参考资源链接：[毫米波雷达手势识别：时空压缩特征与算法优化](https://wenku.csdn.net/doc/3hcdmwype8?spm=1055.2569.3001.10343)

角度分辨率的提升依赖于雷达系统硬件和信号处理算法的共同优化。从硬件角度来看，提高雷达的天线阵列的元素数量可以增强角度分辨率。从软件角度来说，利用角度谱估计算法，如多重信号分类（MUSIC）算法或空间平滑技术，可以从雷达回波中估计出发射源的方向，从而提升角度分辨率。结合时空压缩特征表示，可以通过降维技术如主成分分析（PCA）或自编码器（AE）来去除冗余特征，保留最具代表性的手势特征，以达到在保持高分辨率的同时减少计算复杂度的目的。

最后，通过机器学习模型，如支持向量机（SVM）或深度神经网络（DNN），可以对预处理后的数据进行分类和识别，实现对复杂手势动作的精准理解。在模型训练中使用大量的手势数据和交叉验证策略可以进一步提升模型的泛化能力和识别准确性。结合《毫米波雷达手势识别：时空压缩特征与算法优化》这本书，你可以获得更多的理论和实践指导，从而更好地理解和应用这些技术。

参考资源链接：[毫米波雷达手势识别：时空压缩特征与算法优化](https://wenku.csdn.net/doc/3hcdmwype8?spm=1055.2569.3001.10343)