如何用Matlab源码实现基于KNN算法的手势信号数据姿态识别？

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1. 简介

2.编辑

3.部分代码

- mono_pulse(0.15); - clc; - close all; - clear all; - eps=0.00001; - k=2*pi; - theta=-pi/pi/10791*pi; - var=sin(theta); - nelements=8; - d=1; - num=sin((nelements + k*d*0.5) * var); - if(abs(num)=eps) num=eps; - end - den=sin((k*d*0.5) * var);

1 简介

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2 部分代码

% mono_pulse(0.15);
clc;
close all;
clear all;
eps=0.00001;
k=2*pi;
theta=-pi:pi/10791:pi;
var=sin(theta);
nelements=8;
d=1;
num=sin((nelements*k*d*0.5).*var);
if(abs(num)<=eps)
num=eps;
end
den=sin((k*d*0.5).*var);
if(abs(den)<=eps)
den=eps;
end
pattern=abs(num./den);
maxval=max(pattern);
pattern=pattern/maxval; %归一化增益
figure(1)
plot(var,pattern);
xlabel('正弦角无量纲');
ylabel('阵列方向图');
grid on;
figure(2)
window=hamming(length(pattern));
pattern=pattern.*window';
plot(var,20*log10(pattern));
axis([-1 1 -60 0]);
xlabel('正弦角');
ylabel('阵列增益db');
grid on;
figure(3)
theta=theta+pi/2;
polar(theta,pattern);
grid on;
title('阵列方向图');
figure(4)
polar(theta,20*log10(pattern));
title('增益');

3 仿真结果

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4 参考文献

[1]陈嘉伟, 韩晶, 郝瑞玲,等. 基于改进KNN算法的动态手势识别研究[J]. 中北大学学报：自然科学版, 2020, 41(3):6.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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