聋哑人同普通健听人一样,都有着与外界交流沟通的需要。但在未经学习训练的情况下,普通健听人是难以理解聋哑人的手语表达的。因此,借助计算机来识别这些手势是解决这一问题的关键所在。当前,实现手势识别的技术主要有三类:基于计算机视觉的手势识别技术、基于可穿戴设备的手势识别技术、基于无线信号的手势识别技术。基于计算机视觉的方法受光线影响较大、且在非视距下无法实现手势识别。基于可穿戴设备的方法需要用户主动穿戴设备,合作性太强,而且设备成本较高,不利于大规模推广。无线信号在传播时,遇见书桌、墙壁、行人等障碍物时,会发生反射及衍射等传播路径的变化。这些路径的变化会改变无线信号的信道状态信息(Channel State Information,CSI)。根据这些CSI信息的规律便可识别出对应的障碍物。因此,本文将Wi-Fi信号作为识别基础,基于普通TP-Link路由器及网卡Intel5300,设计了一种基于Wi-Fi-CSI信号的手势识别解决方案——Wi-PRS系统。Wi-PRS系统将Wi-Fi-CSI信号的幅值与相位两种信息联合起来提出一种新的手势信息分类识别方法。具体工作如下:1.采集Wi-Fi-CSI信号。2.提取CSI信号的幅值与原始相位信息。将原始相位进行线性变换后替代原始相位,将原始的CSI信息整合成新的CSI信息,建立手势分布区域。3.将测试样本重新整合后与手势分布区域进行匹配,匹配结果符合预定条件的直接进行分类,不符合预定条件的样本需要进入支持向量机内进行识别。该方法针对本文的三种手势视距下平均识别率为93.33%,非视距下平均识别率为91.33%。