简介：摘要：该文提出一种基于 FMCW雷达的液面状态检测方法。通过利用 Ti公司的 FMCW雷达 IWR1443对生活中常见场景下的液面状态进行数据采集，结合 Matlab软件对雷达回波数据进行处理得到不同状态下的距离 -多普勒图，最后导入到卷积神经网络模型中实现对五类不同液面状态的检测分类。针对经典 Lenet-5网络模型的不足，本文主要在池化操作方式上、卷积核大小上、网络深度上对 Lenet-5模型结构进行改进，并依据原数据集的大小对比不同学习参数下的训练效果，最终实现了约 99%的识别准确度。
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