1.一种基于24GHz雷达的简易手势识别方法，其特征在于：包括下列步骤：步骤1：初始化阈值参数T1和T2；

步骤2：读取雷达数据经多普勒调制为频率数据；

步骤3：对雷达数据截取的若干离散频率点的频率数据进行处理后计算出双边频谱并进而计算出正负频率的幅度和之比R；

步骤4；根据所述正负频率的幅度和之比R在阈值范围中的位置识别手势；

三种手势的多普勒频率的特点分别为：

a.前挥手多普勒频率ffd：始终大于0，集中在多普勒频谱的正半轴；

b.后挥手多普勒频率fbd：始终小于0，集中在多普勒频谱的负半轴；

c.前后挥手多普勒频率ffb：既存在大于0的值，也存在小于0的值，多普勒频谱的正负半轴均有；

假设手势回波的双边频谱为Pd(k)，其中k为离散频率点，假设正向频谱为 负向频谱为 假定频谱包括N个离散点，则使用正负半轴频率的幅度和之比R作为区分手势的依据，R用公式表示为：

2.根据权利要求1所述的一种基于24GHz雷达的简易手势识别方法，其特征在于：雷达采集手势回波，产生手势回波的手势包括前挥手、后挥手和前后挥手，所述步骤2中的频率数据的计算公式为：其中，v为人体挥手速度、θ为手臂与雷达垂直方向的夹角，λ为雷达电磁波波长；当人向前挥手时，产生的多普勒频率fd始终大于零；相反，当反向挥手时，v＜0，产生的多普勒频率fd始终小于零；当人体一个周期来回挥手时，将产生的多普勒频率中既存在大于零的fd，也存在小于零的fd。

3.根据权利要求2所述的一种基于24GHz雷达的简易手势识别方法，其特征在于：当前挥手时，R＞＞1；后挥手时，R＜＜1；当前后挥手时，在一个挥手周期内由于左右半轴的频谱接近对称，R≈1；设定合适的阈值参数T1，T2，使得R满足：则能根据幅度比R在阈值范围中的位置区分出三种手势。

4.根据权利要求3所述的一种基于24GHz雷达的简易手势识别方法，其特征在于：所述步骤3中频率数据先经过去直流处理，再计算双边频谱和双边频率幅度和之比R。

5.根据权利要求4所述的一种基于24GHz雷达的简易手势识别方法，其特征在于：所述频率点的采样率根据手势速度确定以满足采样定理，所述手势速度产生多普勒频移位量，来回一个周期的带宽为多普勒频移位量的两倍，采样率至少为所述带宽的两倍。

6.根据权利要求5所述的一种基于24GHz雷达的简易手势识别方法，其特征在于：设定截取时间T＝N/fs，fs为采样率；截取时间T的倒数为频谱的分辨率，人体手势产生的频谱间隔在Hz级别，取最小分辨率为1Hz，则设定的N≥fs；此外，截取时间包含人体前后挥手的一个来回时间，则设定的N≥T·fs。

7.根据权利要求6所述的一种基于24GHz雷达的简易手势识别方法，其特征在于：阈值参数的设定与手势到雷达的距离有关，设定截取雷达采集的频率数据的离散点数量N，经实验计算不同距离下三种手势的产生的幅度和之比R的取值范围，并据此设定对应距离下的阈值参数。