近年来,现代通信系统的开发与利用已经成为研究的一大热点,实现新型的人机交互成为研究人员关注的焦点。数字按键是一种普遍的人机交互方式,常见于手机按键解锁、数字密码支付等。一方面,随着社交环境中人与人的关系越来越紧密,公共社会环境中因数字按键被WiFi识别导致的隐私泄露和安全漏洞等危险的可能性变得越来越高。另一方面,随着硬件设备和WiFi协议的工作带宽的逐步改善,使WiFi信号实现虚拟数字键盘成为可能,这能为人机交互的发展和人们日常生活的方式带来重大变革。在此背景下,本文设计了一个WiFi信号下识别数字按键的系统WiDig,通过数据采集和进行实验,我们的结果表明,在室内环境下WiDig平均能达到90.2%的用户识别率,85%的数字按键的识别率。本文内容主要分成数字按键波形的检测与提取阶段和数字按键波形的匹配与识别两个部分。1、数字按键波形的检测与提取阶段。首先从无线网卡端提取出原始CSI(Channel State Information)值进行平滑化处理,然后利用巴特沃斯低通滤波器滤除高频噪声、主成分分析简化降维,提出一种ReliefF+算法对子载波进行挑选,提升分类准确度。2、数字按键波形的匹配与识别阶段。首先采用基于小波分析和离散小波变换减少样本数据量,利用短时能量的分割窗口算法获得数字按键的特定模式和检测数字按键的持续时间。然后提出一种融合时间窗口的击键检测算法,推测数字按键的起止时间。接着利用动态时间规整计算特征波形之间的距离。最后利用K近邻算法对按键和用户进行分类得到最终的识别结果。