求用iwr6843采集的原始adc数据进行cfar检测的MATLAB程序,进行人体存在感知
时间: 2024-03-06 09:47:19 浏览: 43
CFAR (Constant False Alarm Rate) 检测是一种常用的目标检测方法,可以在复杂的背景杂波中检测到目标信号。下面是一个用 MATLAB 对 IWR6843 采集的原始 ADC 数据进行 CFAR 检测的示例程序:
```matlab
% 读取 IWR6843 采集的原始 ADC 数据
adc_data = load('adc_data.mat');
% 设置 CFAR 参数
guardInterval = 4;
trainInterval = 16;
pfa = 1e-6;
% 对每个通道进行 CFAR 检测
for i = 1:size(adc_data, 2)
y = adc_data(:, i);
[pd, fa] = cfar(y, guardInterval, trainInterval, pfa);
% 根据检测结果进行人体存在感知
if pd > 0
fprintf('Channel %d: Human presence detected!\n', i);
else
fprintf('Channel %d: No human presence detected.\n', i);
end
end
```
这是一个简单的示例程序,你可以根据实际情况进行修改和优化。需要注意的是,在实际应用中,CFAR 检测的结果可能会受到多种因素的影响,如信号强度、目标距离、背景杂波等。因此,需要对 CFAR 参数进行适当调整,以提高检测的准确性和可靠性。
相关问题
求用iwr6843采集的原始数据进行cfar检测的MATLAB程序,进行人体存在感知
以下是一个基于MATLAB的iwr6843 CFAR检测程序示例,用于人体存在感知:
```matlab
% Load raw data from IWR6843
load('iwr6843_data.mat');
% Define parameters
numADCBits = 16; % Number of ADC bits per sample
numRxChannels = 4; % Number of receiver channels
numChirps = 128; % Number of chirps per frame
numFrames = 100; % Number of frames to process
rangeResolution = 0.0433; % Range resolution in meters
rangeWindow = 15; % Range window size for CFAR detection
dopplerWindow = 5; % Doppler window size for CFAR detection
dopplerResolution = 3e-3; % Doppler resolution in meters/second
% Pre-processing of raw data
rawData = double(rawData) - 2^(numADCBits-1);
rawData = reshape(rawData, numRxChannels, numChirps, numFrames);
rawData = permute(rawData, [2 1 3]);
% Perform range FFT
rangeFFT = fft(rawData, [], 1);
% Extract range profile
rangeProfile = abs(rangeFFT).^2;
rangeProfile = sum(rangeProfile, 2);
rangeProfile = squeeze(rangeProfile);
% Perform CFAR detection
rangeProfile = [rangeProfile(end-rangeWindow+1:end); rangeProfile; rangeProfile(1:rangeWindow)];
rangeProfile = conv(rangeProfile, ones(rangeWindow*2+1,1), 'same')/(rangeWindow*2+1);
rangeProfile = rangeProfile(rangeWindow+1:end-rangeWindow);
detectionMap = zeros(size(rangeProfile));
for i = dopplerWindow+1:length(rangeProfile)-dopplerWindow
detectionMap(i) = max(rangeProfile(i-dopplerWindow:i+dopplerWindow));
end
detectionMap = detectionMap(dopplerWindow+1:end-dopplerWindow);
% Plot detection results
figure;
rangeAxis = (0:length(rangeProfile)-1)*rangeResolution;
dopplerAxis = ((1:length(detectionMap))-dopplerWindow-1)*dopplerResolution;
imagesc(dopplerAxis, rangeAxis, detectionMap);
xlabel('Doppler (m/s)');
ylabel('Range (m)');
title('CFAR Detection Map');
```
请注意,这只是一个简单的示例程序,您需要根据您的具体应用场景进行调整和优化。
IWR6843+DCA1000采集原始数据
IWR6843 DCA1000是一种用于采集原始数据的设备。在使用TI IWR6843ISK DCA1000进行数据采集时,可以得到原始数据。这些原始数据可以通过使用算法进行处理,并提取出人体的生命体征信号,例如呼吸和心跳信号。算法可以通过使用带通滤波器、估计包络和移动平均滤波等方法来分离和提取这些信号。
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