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基于CSI的手势识别方法研究

RESEARCH ON HAND GESTURE RECOGNITION METHOD BASED ON CSI

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针对传统手势识别方法中存在的易受环境光线影响、用户需携带设备、部署代价高等不足,提出基于信道状态信息的手势识别方法(HandFi),以空中手写10个阿拉伯数字的独特书写模式引起CSI波形变换为基础,引入衡量当前室内环境变化的指标,来表征室内人数变化时子载波波动程度的变化,使用巴特沃斯低通滤波和主成分分析去噪,并利用小波变换提取手势时频域特征,设计CNN-GRU模型挖掘CSI序列的时空特征,从而实现动态手势识别.运用HandFi在两种环境的实验结果表明,其平均识别准确度均有较大提高.

熊小樵、冯秀芳、丁一

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太原理工大学信息与计算机学院 山西 晋中 030600

太原理工大学软件学院 山西 晋中 030600

信道状态信息(CSI) 手势识别 Wi-Fi 主成分分析 小波变换

虚拟现实技术与系统国家重点实验室(北京航空航天大学)开放基金

VRLAB2019A05

2022

10.3969/j.issn.1000-386x.2022.01.027

计算机应用与软件
上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心

计算机应用与软件

CSTPCD北大核心
影响因子：0.615
ISSN：1000-386X
年,卷(期)：2022.39(1)
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