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Micro Doppler的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括賽程、直播線上看和比分戰績懶人包
Micro Doppler的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦Zhang, Qun/ Luo, Ying/ Chen, Yong-an寫的 Micro-doppler Characteristics of Radar Targets 和Topuz Alemdaroglu Ozge的 The Application of Micro Doppler Features In Target Classification都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自 和所出版 。
國立臺灣科技大學 電子工程系 呂政修所指導 徐偉倫的 基於距離都卜勒影像之跌倒偵測系統的設計與實現 （2021），提出Micro Doppler關鍵因素是什麼，來自於跌倒偵測、頻率調變連續波雷達、距離都卜勒、深度學習、雙向長短期記憶網路。
而第二篇論文元智大學 工業工程與管理學系 孫天龍所指導 陳世海的 以特徵值及深度學習為基底探討社區老年人跌倒風險之評估:統計特徵值、熵特徵值以及堆疊自編碼器 （2021），提出因為有 特徵值為基底、深度學習為基底、排列熵、加權排列熵、時頻分析、時頻圖像、堆疊自編碼器的重點而找出了 Micro Doppler的解答。
Micro-doppler Characteristics of Radar Targets
為了解決Micro Doppler 的問題，作者Zhang, Qun/ Luo, Ying/ Chen, Yong-an 這樣論述：
Micro-Doppler Characteristics of Radar Targets is a monograph on radar target's micro-Doppler effect theory and micro-Doppler feature extraction techniques. The micro-Doppler effect is presented from two aspects, including micro-Doppler effect analysis and micro-Doppler feature extraction, with m
icro-Doppler effects induced by different micro-motional targets in different radar systems analyzed and several methods of micro-Doppler feature extraction and three-dimensional micro-motion feature reconstruction presented.The main contents of this book include micro-Doppler effect in narrowband r
adar, micro-Doppler effect in wideband radar, micro-Doppler effect in bistatic radar, micro-Doppler feature analysis and extraction, and three-dimensional micro-motion feature reconstruction, etc.This book can be used as a reference for scientific and technical personnel engaged in radar signal proc
essing and automatic target recognition, etc. It is especially suitable for beginners who are interested in research on micro-Doppler effect in radar.Presents new views on micro-Doppler effects, analyzing and discussing micro-Doppler effect in wideband radar rather than focusing on narrowbandProvide
s several new methods for micro-Doppler feature extraction which are very helpful and practical for readersIncludes practical cases that align with main MATLAB codes in each chapter, with detailed program annotations
基於距離都卜勒影像之跌倒偵測系統的設計與實現
為了解決Micro Doppler 的問題，作者徐偉倫 這樣論述：
由於近年來深度學習技術的發展及普及，生活中許多的研究與發明，漸漸朝向人工智慧的方向發展，逐漸影響人們的日常體驗與生活，不論是在工商、金融、治安甚至是軍事及教育等等所有都能看到相關應用的出現，根據台灣衛福部統計處資料，在2019年跌倒事故傷害而過世的人竟然位居排行第二，故居家照護等相關應用也成了AI技術的一個重要議題，而跌倒偵測便是此次論文的研究重點。有別於市售的穿戴式裝置如蘋果手錶和項鍊式緊急通報跌倒偵測器，利用設備的陀螺移、三軸加速度計或ECG心電圖等技術來判斷，為了避免人員發生意外時未配戴裝置很引發憾事，我們參考了攝影機影像辨識的技術，在特定場域裝設裝置判斷人員有無跌倒狀況，但礙於隱私權
問題，會讓人有所顧慮，所以我們選擇了在場域架設雷達裝置來發展我們的跌倒偵測系統。透過頻率調變連續波雷達(FMCW)，收集其回傳的原始資料(Raw data)，進行計算，產出範圍都卜勒圖(Range Doppler Image)及長時間間格的都卜勒直方圖(Long Time Interval Range Doppler Histogram)，觀察其資料特徵，對圖片及影像進行資料分析及編輯，並撰寫輔助工具，完成資料的收集及標籤(Label)，最後則是設計觸發(Trigger)模型，辨識圖片距離及速度變化量明顯的圖形，結合根據資料型態所自定義的的演算法完成觸發的判斷，再將有觸發的情形結合都卜勒長方圖
丟至下一層基於雙向長短時記憶循環神經網路(Bi-directional Long Short-Term Memory)模型所設計的深度學習模型來做最後跌倒情形的判斷，並設計的簡易的告警機制，完成了高達90%以上準確率的跌倒偵測系統模型。
The Application of Micro Doppler Features In Target Classification
為了解決Micro Doppler 的問題，作者Topuz Alemdaroglu Ozge 這樣論述：
以特徵值及深度學習為基底探討社區老年人跌倒風險之評估:統計特徵值、熵特徵值以及堆疊自編碼器
為了解決Micro Doppler 的問題，作者陳世海 這樣論述：
台灣社會人口老化愈加嚴重，其65歲老人人口佔比已超過 14.6%，而老人因跌倒易產生較大的傷害，導致長期照護需求與家庭社會沉重的負擔，故預防跌倒一直是臨床預防醫學以及我們需要去重視的課題。而本研究整體研究目的，主要分別從以特徵值為基底（Feature-based）及深度學習為基底（DNNs-based）兩種模式，探討步態不穩和平衡感較為常見兩大的跌倒風險因子並評估老年人跌倒風險。在特徵值為基底（Feature-based）部份，透過統計特徵值（SF）、排列熵（PE）及加權排列熵（WPE）組合之特徵值集合並搭配「單變量篩選再逐步邏輯斯迴歸」方法進行特徵值篩選及分類判別，其結果SF、PE+WPE
之AUC分別為0.857及0.846，而SF+PE+WPE之AUC可達0.924，大幅提昇原SF為基底下之AUC值與分類效能，顯見PE+WPE可提供另外一種角度之特徵面向來評估受測者是否有跌倒風險，且確認PE/WPE在TUG在不同族群之跌倒風險之評估是具顯著性，對預測模型有其相當高之利用性（Availibity）。而在深度學習為基底（DNNs-based）部份，先透過時頻分析（TFA）技術將時間序列資料轉成時頻圖像（TF image），並於TUG 的各個階段提供了豐富的”具判別能力”的信息，可明顯地觀察兩個不同族群之動作細節。除此，我們亦透過堆疊自編碼器（SAE）之深度學習架構進行學習與分類，
其X(V)、Y(ML)以及Z(AP)正確率分別為 89.1%、93.4% 和 94.1%。綜上，不管是以特徵值為基底或深度學習為基，均呈現Z軸（AP軸）之最重要性，顯示下肢肌力之重要性。另外，深度學習之SAE的架構與作法，是有效之特徵值擷取與分類預測模型，再結合特徵值為基底的方式之綜合研判，期能建置即時監控生理訊號系統，並發展人工智慧跌倒評估與跌倒風險之輔助工具。