郝文斌，王彬宇，苟瑞，朱佩佩，陈凯

(1.国网四川省电力公司成都供电公司，四川成都610041; 2.电子科技大学自动化工程学院，四川成都611731)

基于主成分分析与独立成分分析的热释电红外信号特征提取技术

郝文斌1，王彬宇1，苟瑞2，朱佩佩2，陈凯2

(1.国网四川省电力公司成都供电公司，四川成都610041; 2.电子科技大学自动化工程学院，四川成都611731)

提出一种基于主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)的人与老鼠热释电传感器红外信号特征提取的方法。首先对采集到传感器数据进行去噪预处理，并使用FFT变换到频域分析。然后用主成分分析法提取频谱数据主要信息，降低数据冗余量，同时保留了99.95%以上原始信息。最后使用独立成分分析法提取统计独立的独立成分，并用峰度系数来描述人和老鼠的独立特征分量信息。实验结果说明:提取的特征量都能充分描述人与老鼠的实际信息，且人与老鼠的特征差异足够明显，为提取人和老鼠热释电红外信号的特征提供一个有效可行的方法。

热释电红外传感器;特征提取分类;FFT;峰度系数

0 引言

在现如今社会中，热释电红外传感器(PIR)广泛应用于安防系统，其对光线光照条件要求不高且红外线穿透力强等特点，同时具有低功耗，低成本，隐蔽性好，体积小，对环境有较好的适应性等显著优点。

国内外众多学者都对红外传感器识别技术进行了大量研究，2006年韩国釜山国立大学研发了基于PIR阵列实现检测室内人员活动情况［1］。波兰的M.Kastek等设计了一种用于远距离红外辐射源检测的PIR探测器系统［2］。……