与传统的手势识别技术相比，毫米波雷达在手势识别领域具有极高的安全性与便利性，应用前景十分广阔。利用77 GHz调频连续波雷达的手势回波，通过多维快速傅里叶变换得到手势动作的距离-时间与速度-时间特征，并将得到的特征集输入能有效学习序列动作中全局特征的Transformer网络，实现了对左挥、右挥、上挥、下挥、顺时针旋转和逆时针旋转六种手势的分类与识别。测试结果表明，该模型在测试集上的识别准确率高达97%,相较于常规的卷积神经网络具有收敛速度快，识别准确率高的特点。
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