雷达人体动作识别代码

雷达人体动作识别是一种利用雷达技术实现的人体动作识别方法，其主要原理是通过接收人体反射的雷达信号，利用信号处理和机器学习算法对人体进行动作识别和跟踪。雷达人体动作识别可以应用于智能家居、智能安防、健身监测等领域。

关于雷达人体动作识别代码的介绍，具体而言，需要分为以下几个方面：

1. 雷达信号采集：利用雷达硬件设备获取人体反射信号，通常需要调整雷达参数、对齐天线等操作。

2. 信号处理：对采集到的雷达信号进行滤波、去噪、增强等处理，以便更好地提取特征。

3. 特征提取：从处理后的雷达信号中提取出能够表征人体动作的特征，如时域、频域、小波变换等特征。

4. 动作识别：通过机器学习算法对提取到的特征进行分类和识别，最终确定人体所做的动作。

目前，有一些开源的雷达人体动作识别代码可供参考和使用，如基于TensorFlow实现的代码库RADAR-Activity-Recognition（https://github.com/fatihkucuk/RADAR-Activity-Recognition），以及基于Python实现的代码库Radar-Activity-Recognition（https://github.com/TommyZihao/Radar-Activity-Recognition）。当然，这些代码库需要根据具体应用场景进行调整和优化，以获得更好的动作识别效果。