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[参考译文] IWR1642BOOST:是否可以使用 IWR1642和 DCA1000EVM 进行材料分类?

Guru**** 2553450 points
Other Parts Discussed in Thread: DCA1000EVM, IWR1642

请注意,本文内容源自机器翻译,可能存在语法或其它翻译错误,仅供参考。如需获取准确内容,请参阅链接中的英语原文或自行翻译。

https://e2e.ti.com/support/sensors-group/sensors/f/sensors-forum/1117412/iwr1642boost-is-it-possible-to-do-the-material-classification-by-using-iwr1642-and-dca1000evm

器件型号:IWR1642BOOST
主题中讨论的其他器件:DCA1000EVMIWR1642

如果我可以从 IWR1642和 DCA1000EVM 获取 ADC 数据、如何使用它进行 材料分类? 是否可以获取信息?

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    您好!

    通过 查看返回信号强度和表面粗糙度等特性、这可能取决于您要分类的材料。 您几乎肯定需要训练某种神经网络、以便捕捉您可能无法感知的数据中的微小差异。 为了实现这一点、我建议您首先使用 DCA1000进行大量原始 ADC 数据采集、然后尝试在众多公开可用的框架之一中使用模型、然后再尝试将模型移至器件上。 如果您有任何疑问、请告诉我。

    此致、
    阿尔茨

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    您能告诉我一些方法来获取  ADC 数据的返回信号强度吗?

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    您好!

    我建议您查看 mmWave Studio 软件包中包含的一些示例脚本脚本、这些脚本将提供有关原始 ADC 数据格式的更多信息以及一些有关如何处理原始 ADC 数据格式的示例。

    此致、
    阿尔茨