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Fusion of Multiple Pyroelectric Characteristics for Human Body Identification
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资源说明：根据提供的文件信息，可以提炼以下知识点：
文章的标题为“Fusion of Multiple Pyroelectric Characteristics for Human Body Identification”，描述也相同，说明文章主要关注的是人体识别领域中，通过融合多种热释电特性来提高识别效率的方法。热释电特性是指热释电传感器（PIR，Pyroelectric Infrared Sensor）探测人体发出的红外辐射，然后根据这种辐射的特定模式来进行识别的技术。
文章的内容部分提到了一些关键词，包括“feature extraction（特征提取）”，“principal component analysis（PCA，主成分分析）”，“support vector machine（SVM，支持向量机）”，以及“fuzzy comprehensive evaluation method（FCEM，模糊综合评价方法）”。这些是文章中提到的核心算法或方法。
具体来说，文章首先采用了多种信号处理技术，包括快速傅里叶变换（FFT）、短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（WT）和小波包变换（WPT），用于从单个PIR传感器中提取人体特征。这些算法都是数学变换，能够将时间序列的信号数据转换到频域或者时频域，从而提取出信号的特征。
提取出特征之后，文章使用了PCA和SVM来处理特征数据。PCA被用于降维，通过减少特征的数量来简化数据，同时尽可能保留原有数据的信息。而SVM是一种常用的分类算法，它通过找到最佳的分类超平面来区分不同的类别。
文章中还提到了模糊综合评价方法（FCEM），这是一种基于模糊数学的评价方法。它通常用于处理不确定性和模糊性的评估问题。在人体识别中，这种方法可能被用来整合来自多个PIR传感器的数据，对识别结果进行最终的判断。
文章提到的实验部分，分析了在不同人群和/或不同路径的场景下，所提取的热释电特性，并且将融合前后的识别结果进行了对比。这说明作者通过对不同实验条件下的数据进行分析，验证了所提出方法的有效性。
通过这种方式融合多个PIR传感器收集的信息，文章所提出的方案相比于传统的单一PIR检测器，提高了人体目标识别的效率和准确性。这一点通过实验结果得到了证实。
文章提及了具体的作者团队和他们的联系信息，包括来自武汉理工大学的几位教授和他们的研究实验室。这表明该研究具有一定的学术背景和专业深度。
总结以上知识点，文章介绍了热释电传感器在人体识别中应用的新方法，使用多种信号处理技术和数据处理方法，提取人体的特征，并通过融合多个传感器的信息来提高识别效率。这些技术和方法在生物特征识别领域具有重要的研究和应用价值。
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