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工具与软件:
您好!
希望更清楚地了解使用 DCA1000EVM CLI 采集工具的局限性、本指南末尾对此进行了介绍:
"此采集工具的灵活性不如 Radar Studio、因为它具有与 MMWAVE-SDK OOB 演示相同的限制。 例如、MMWAVE-SDK OOB 演示不支持 CW 信号、不支持多个剖面、不支持大于768KB 的雷达立方体大小等 好处是、您在运行 MMWAVE-SDK 演示时会收到确切的 ADC 数据。"
我将 DCA1000EVM 与 IWR6843AOPEVM 配合使用。 这是否意味着使用 OOB 演示不会使用该传感器的连续波功能(因此不会使用 FMCW?)。 我怎么能更好地理解768KB 的立方体是否足够我的目的。
如果需要解答第二个问题、我将使用雷达传感器记录唇部的运动。 10-15厘米远的物体。
我当前的目标是使用 CLI 工具来设置培训数据收集过程。 我找到了一些 GitHub 报告、这些报告允许我通过 python 连接该工具并保存原始 ADC 输出。 但现在、如果上述限制成立、我想问这是否是最佳方法。
如果我无法继续完成上述操作、那么我希望获得一些指导、说明我需要如何使用 RADAR Studio 来创建以下设置:
感谢您提供任何指导/说明。 如果有帮助、欢迎分享更多详细信息。
您好!
我想您缺少的关键一点是 CW 模式与 FMCW 模式完全不同。 雷达芯片是一种 FMCW 器件、旨在做到这一点、但由于某些法规/认证协议的要求、有一些团体对在不使用 FM 的情况下运行 FMCW 器件感兴趣。 我建议使用 DCA1000EVM CLI 采集工具及其限制、原因有几个。 最大的一个限制是、现有的限制与在现实世界中将其作为应用程序运行时存在的限制相同。 当然、mmWaveStudio 允许您在雷达立方体大小超过768KB 的情况下捕获数据、这对于算法开发、研究和器件表征非常有用、但对于最终实现的系统、6843AOP 在部署后将具有所有这些限制( 不支持多个配置文件部分除外)。
尽管如此、使用一个4x3天线传感器的分辨率来辨别唇可能具有挑战性、但借助机器学习模型和足够的数据、我认为这是可能的。 凭借更高的分辨率和更多的传感器、我会说、唇型运动是在雷达的优势范围内有效的、这肯定是可能的。 然而,你如何才能破解嘴唇的运动从所有其他微小的运动的人做或例子,有一个最轻微的转动的头作为一个例子,这是你需要考虑的东西。
此致、
Pedrhom