分数阶傅里叶变换在步态特征提取中的应用

"基于分数阶傅里叶变换步态特征提取 (2012年) - 北京理工大学学报" 本文是2012年6月发表在《北京理工大学学报》的一篇自然科学论文，作者张军探讨了利用分数阶傅里叶变换（FRFT）在雷达步态信号分析中的应用。研究主要针对传统时频分析方法，如短时傅里叶变换（STFT），在提取人体步态中腿部和手臂运动产生的微多普勒特征时的局限性。 分数阶傅里叶变换是傅里叶变换的一个扩展，它允许对信号进行非整数阶的变换，从而提供了一种更灵活的时频分析工具。与传统的整数阶傅里叶变换相比，分数阶傅里叶变换可以更好地捕捉信号的非线性和非平稳特性，这对于分析步态信号中复杂的动态变化尤其有用。 文章中，作者在短时傅里叶变换的基础上引入分数阶傅里叶变换，对实际测量的步态回波信号进行处理，生成了分数阶傅里叶变换谱图。通过对这些谱图的详细分析，研究人员发现能够从步态数据中提取出更加细致的微多普勒特征，这些特征来自于人体行走时腿部和手臂的摆动。 微多普勒效应是指由于目标内部运动或结构变化导致的多普勒频率的微小变化。在步态识别中，这种效应能揭示人体不同部位运动的细节信息，对于生物识别、健康监测以及安全监控等领域具有重要意义。通过分数阶傅里叶变换，可以更准确地捕捉到这些微多普勒特征，从而提高步态识别的准确性和鲁棒性。 论文的关键词包括分数阶傅里叶变换、雷达技术、步态分析以及时频分析。根据中图分类号，该研究属于无线电电子学（TN959.3）和信号处理（TP27）领域。文献标志码A表明这是一篇原创性的科研论文。 这篇研究工作为步态识别技术提供了新的视角，分数阶傅里叶变换作为一种强大的工具，有望在雷达步态分析中发挥更大的作用，推动相关领域的科技进步。