【摘 要】
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本文提出了一种基于WiFi信道状态信息(Chanel State Information,CSI)相位差与深度学习的人数检测及动作识别方法。该方法设计了一种相位差矫正算法对CSI信号进行预处理,消除
【基金项目】
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福建省自然科学基金(No.2018J01805),福州大学人才基金(No.GXRC-18083)资助。
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本文提出了一种基于WiFi信道状态信息(Chanel State Information,CSI)相位差与深度学习的人数检测及动作识别方法。该方法设计了一种相位差矫正算法对CSI信号进行预处理,消除跳变干扰,将矫正后的相位差作为深度网络的输入,并运用深度残差网络提取分类的代表性特征。实验结果表明,该方法在室内环境中,人数识别方面的准确率为99%,在双人动作识别方面的平均准确率为95.5%。
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