人体感知与线性系统

人体感知与线性系统   


         线性系统是经典信号处理的基石之一。如果没有系统线性性的假设,数字信号处理的很多内容,如数字滤波、频谱分析等,可能都需要重新改写。系统的线性性是如此重要,以致于我们常常视而不见,或者说视其为理所当然。就像空气对我们是如此重要,以致于我们也常常将其忽略。这也正是老子所谓的“大音无声,大象无形”。

       事实上,很多常见的系统都是线性系统,比如积分器,微分器,放大器等等。但我们很多人可能不知道的是,人体本身也是一个线性系统。

       早在19世纪初,生理学研究先驱之一的Weber就进行了一系列的实验,率先揭示人体系统的线性性这个秘密。

       当时他实验的目的主要是想发现人体针对不同的触觉刺激时,人体能感受到的最小刺激量是多少,也即是说想实验出人体的触觉刺激的灵敏度。其中最著名的是一组人体对重量的反应的实验。

       实验的过程是这样的。左手和右手各拿一个同样的袋子,分别往两个袋子中放同样的硬币,看什么时候能区分出两个袋子之间重量的不同。经过不断的实验发现,当左手的袋子放29个硬币,右手的袋子放30个硬币的时候,大多数的实验对象能区分出两者的差别。这时,我们直观地想,人体对重量的灵敏度是1个硬币。但继续实验,结果却令人大吃一惊。当左手的袋子放58个硬币,右手的放59个硬币的时候,大多数实验对象都不能感知出来,但当右手的袋子放60个硬币时,大多数实验对象能感知左手和右手袋子中重量的不同。同样地,当左手为116个硬币时,右手要120个硬币,其重量的差别才能为大多数实验对象所感知,而无论是118或者119个硬币都不能被感知。如果以人体对重量灵敏度的感知这个系统来建模,系统的输出用表示,其含义是人体能感知重量差别时的最小硬币数;为系统输入,表示手中袋子中的硬币数。这时有:

                                                 y = x/29=K*x

即当x为29时,y为1;x为58时,y为2;...。

       如果抛开具体的背景,仅从系统的观点看,y=K*x是一个明显的线性系统。Weber的实验结果不仅对人体的重量灵敏度成立,在其它的很多方面的灵敏度的感知上也成立,只是常数K的取值有所不同。

       当夜深人静的时候,你也许还在网上冲浪,忙得不亦乐乎,旁边闹钟却在滴滴答答叫个不停,似乎在催促你,时间不早了,该休息了。而在白天,同样的闹钟,你却很难听到这种“时光如流水”的声音。同样是在夜幕中,当你推开窗户,呼吸着外面的新鲜空气,顺便伸个懒腰,一不小心抬头看见天上的星星正对你眨眼。星星还是那个星星,在白天你却无法感知到它们的存在。这就是Weber原理在听觉和视觉上的应用。从线性系统的理论,我们就能很容易理解这些物理现象背后的奥秘。

### 雷达人体感知技术及其相关研究 雷达人体感知技术是一种利用毫米波雷达对人体微动、姿态以及行为进行探测的技术。这种技术能够实现非接触式的健康监测和动作识别,在医疗监护、智能家居等领域具有广泛的应用前景。对于李刚相关的研究工作,可以推测其可能涉及基于毫米波雷达的生命体征检测、人体成像或行为分析等方面。 #### 1. 基于4D毫米波雷达的人体感知技术 为了达到高精度的感知需求,尤其是针对生命活动中的细微变化(如呼吸、心跳),需要采用高载频、大带宽的毫米波设备来提升感知能力[^1]。这类设备通常具备亚毫米级的空间分辨能力和较高的动态范围,从而支持对低幅度运动的有效捕捉。 然而,传统的线性排列天线无法充分满足二维空间信息获取的要求。因此,现代雷达系统倾向于引入多输入多输出(MIMO)架构以增强角度分辨率并改善点云质量[^2]。通过增加虚拟阵元数量,MIMO体制下的毫米波雷达能够在更广范围内形成密集采样网格,进而提高图像重建效果及目标分类准确性。 ```python import numpy as np def mimo_radar_signal_processing(tx_signals, rx_antennas): """ MIMO Radar Signal Processing Example Args: tx_signals (list): List of transmitted signals. rx_antennas (int): Number of receiving antennas. Returns: processed_data (np.ndarray): Processed radar data matrix. """ # Simulate received signal at each antenna element num_tx = len(tx_signals) total_rx_elements = rx_antennas * num_tx simulated_receives = [] for i in range(total_rx_elements): combined_signal = sum([tx_sig*(i%num_tx + 1) for tx_sig in tx_signals]) simulated_receives.append(combined_signal) # Perform matched filtering and beamforming operations here... processed_data = np.array(simulated_receives).reshape(rx_antennas, num_tx) return processed_data ``` #### 2. 李刚的研究领域及相关贡献 关于具体到某位名为“李刚”的学者的工作成果,则需进一步查阅公开数据库确认其实验室主页或者发表文章列表。一般而言,从事该方向探索的专业人士会围绕以下几个主题展开深入讨论: - **生命特征提取**:专注于如何从复杂背景噪声中分离出特定个体的心跳频率和谐振模式; - **实时跟踪算法优化**:致力于降低计算延迟的同时保持轨迹连续性和稳定性; - **隐私保护机制设计**:探讨在不侵犯个人隐私的前提下完成精确测量的可能性; 尽管目前尚无确切证据表明哪篇文献直接归属于这位作者名下,但从整体趋势来看,上述几个维度均属于当前学术界重点关注范畴之一[^3]。 ---
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