【摘 要】
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基于WiFi信号的人体活动识别技术通过获取分析信道状态信息(Channel State Information,CSI)能够实现用户无感检测,突破了传统计算机视觉和可穿戴传感器等方法的局限性。针对
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基于WiFi信号的人体活动识别技术通过获取分析信道状态信息(Channel State Information,CSI)能够实现用户无感检测,突破了传统计算机视觉和可穿戴传感器等方法的局限性。针对传统分类算法提取CSI数据特征困难的问题,笔者提出了一种结合时域注意力机制的长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)。实验结果表明,本文方法构建的网络具有较强的特征提取能力,识别准确率达96.4%。
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