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

• 作者: 朱佩佩 王彬宇 苟瑞 郝文斌 陈凯
• 来源期刊: 中国测试
• 关键词: 热释电红外传感器 特征提取分类 FFT 峰度系数
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 测控技术
• 页码范围: 113-118
• 页数: 6页
• 字数: 3431字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11857/j.issn.1674-5124.2016.11.023

摘要

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈凯	电子科技大学自动化工程学院	11	45	4.0	6.0
2	郝文斌		4	25	3.0	4.0
3	朱佩佩	电子科技大学自动化工程学院	2	5	1.0	2.0
4	王彬宇		1	5	1.0	1.0
5	苟瑞	电子科技大学自动化工程学院	1	5	1.0	1.0