呼吸是維持一個(gè)正常生命的重要基礎(chǔ),它時(shí)刻反映著人們的生活健康狀態(tài)�，F(xiàn)階段,一些接觸式設(shè)備提供了高精度、高信噪比的呼吸信號(hào)檢測方法,但接觸式檢測會(huì)引起目標(biāo)行動(dòng)不便或?qū)е缕洚a(chǎn)生異物感等問題。因此,如何通過非接觸的設(shè)備進(jìn)行呼吸信號(hào)的提取是迫切需要解決的問題。隨著室內(nèi)無線WiFi設(shè)備的普及,基于無線傳感器的目標(biāo)呼吸檢測算法研究得到了廣泛關(guān)注。但是,由于室內(nèi)環(huán)境的復(fù)雜多變,墻壁、地板、家具及其他障礙物的阻擋影響了無線信號(hào)的傳播并造成了多徑效應(yīng)。多徑效應(yīng)會(huì)使信號(hào)產(chǎn)生不同程度的衰減,影響信號(hào)質(zhì)量。同時(shí),目前流行的Intel 5300網(wǎng)卡,雖然提供了信道狀態(tài)信息CSI（Channel State Information）,但其在信號(hào)收發(fā)間引入的隨機(jī)相位偏差會(huì)對CSI相位產(chǎn)生干擾,導(dǎo)致CSI相位無法直接使用。針對上述問題及現(xiàn)存的技術(shù)難點(diǎn),本文做了如下工作:（1）本文先闡述了利用無線傳感器進(jìn)行呼吸檢測的原因與目的以及國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀,接著介紹了常用的WiFi信號(hào)數(shù)學(xué)模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。（2）本文提出了一個(gè)基于WiFi的呼吸檢測算法,該算法首先利用MUSIC、RAP-MUSIC算法對空間中的路徑AOA（An... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

呼吸引起胸腔運(yùn)動(dòng)

第二章相關(guān)理論基礎(chǔ)成一些新的數(shù)據(jù)，來快速擴(kuò)充數(shù)據(jù)集。AlexNet通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)裁剪、翻轉(zhuǎn)以及PCA等操作，對數(shù)據(jù)進(jìn)行了增強(qiáng)，使結(jié)果錯(cuò)誤率下降了1%。此外，AlexNet在池化層上也做了改進(jìn)，針對LeNet中不重疊的池化，即池化窗口的大小與池化步長相等，AlexNet中提出了可重疊池化，進(jìn)一步抑制了過擬合問題的發(fā)生。Dropout是AlexNet提出的又一大創(chuàng)新，其設(shè)定了一定概率將神經(jīng)元置0，并將該神經(jīng)元從網(wǎng)絡(luò)中刪除，不進(jìn)行前后向傳播。隨后，每一次新的迭代，都會(huì)按照一定概率進(jìn)行神經(jīng)元的刪除操作，使得每次網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)都發(fā)生改變，復(fù)雜化了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，有效的減緩了過擬合問題。在網(wǎng)絡(luò)組件層的堆疊上，AlexNet在LeNet的基礎(chǔ)上進(jìn)一步加深，并提出了卷積層疊加使用的方式，即利用卷積層接卷積層接池化層的方法來提取圖像特征。AlexNet的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖如圖2-1所示。圖2-1AlexNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖[70]結(jié)合當(dāng)時(shí)的顯卡內(nèi)存，AlexNet為了更好的訓(xùn)練它的網(wǎng)絡(luò)并提升網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模性，他們將網(wǎng)絡(luò)分布在多個(gè)GPU上運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)了并行計(jì)算并有效提升了計(jì)算速率。AlexNet的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比LeNet要更深一層，但就現(xiàn)今流行的深度提取特征的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說結(jié)構(gòu)較為簡單。但深度是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很重要的一個(gè)影響因素，因此AlexNet在特征提取的深度上還可以進(jìn)一步提高。緊隨AlexNet之后出現(xiàn)的是ImageNet比賽的前兩名，GoogLeNet[71,72]和VGG[73]。GoogLeNet是谷歌團(tuán)隊(duì)研究出來的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它在網(wǎng)絡(luò)的深度和寬度上都有很大加深。但是，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)層次數(shù)量和各層網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元數(shù)量的上升，網(wǎng)絡(luò)參數(shù)也在不斷增加。在數(shù)據(jù)量有限的環(huán)境中，極其容易發(fā)生過擬合問題。而網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)過多，網(wǎng)絡(luò)的前后向傳播計(jì)算量就會(huì)增加、計(jì)算復(fù)11

第二章相關(guān)理論基礎(chǔ)圖2-2Vgg網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖[73]結(jié)構(gòu)越是復(fù)雜、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)越多，網(wǎng)絡(luò)就會(huì)有更強(qiáng)的表達(dá)能力。但隨著研究的深入，人們發(fā)現(xiàn)深度CNN網(wǎng)絡(luò)在深度到達(dá)一個(gè)臨界值以后，就不能再通過一味地追求深度來提升網(wǎng)絡(luò)的性能，相反，這還會(huì)促使網(wǎng)絡(luò)收斂更慢、表達(dá)能力下降。若忽略小數(shù)據(jù)集引發(fā)的過擬合問題，網(wǎng)絡(luò)反而會(huì)因?yàn)樯疃鹊募由疃兄滦阅芟陆�，因而VGG受限于19層，再增加深度會(huì)降低其性能。針對這一問題，2015年ImageNet比賽的冠軍，ResNet[74]提出了解決方案。為了解決CNN隨深度增加而退化的問題，ResNet引入的殘差學(xué)習(xí)的概念。傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在深度的傳播過程中，總會(huì)或多或少的出現(xiàn)信息丟失等問題，甚至導(dǎo)致梯度爆炸消失、網(wǎng)絡(luò)無法訓(xùn)練的結(jié)果。ResNet通過直接將輸入與輸出相連，簡化了學(xué)習(xí)任務(wù)，使殘差網(wǎng)絡(luò)不再學(xué)習(xí)如何得到輸出‘y’而是學(xué)習(xí)如何等于0，這種結(jié)構(gòu)也被稱為skipconnections。這樣的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能進(jìn)行快速的訓(xùn)練，同時(shí)參數(shù)量比VGG更低，模型的準(zhǔn)確率更高，保障了深度又保障了準(zhǔn)確率。作為時(shí)下最為流行的CNN之一，ResNet及其各種變體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)被用于各種圖像特征提取之上。13

【參考文獻(xiàn)】：
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