复数 CVNet 论文解读：跳过 FFT，在 Jetson 上实现 2.75 ms 雷达手势识别
2026/07/22 16:34阅读量 2
本文解读的复数 CVNet 模型，通过跳过传统 FFT 预处理步骤，在 Jetson 嵌入式平台上实现了仅 2.75 ms 的雷达手势识别推理速度，展示了高效轻量级雷达信号处理方案。
该论文解读介绍了复数 CVNet 架构，其核心创新在于绕过 FFT（快速傅里叶变换）阶段，直接对雷达原始复数信号进行特征提取与手势分类。实验中，模型在 NVIDIA Jetson 平台上的推理耗时仅需 2.75 毫秒，满足实时手势识别需求。这一方法减小了预处理计算开销，提升了雷达信号处理在边缘设备上的部署效率。