10.16208/j.issn1000-7024.2022.02.004
基于近似熵子载波选择的人体手势识别方法
针对现有基于商用WiFi设备的人体手势识别方法存在的子载波选择不够优化、动作区间截取不够精确等问题,提出一种基于近似熵子载波选择的人体手势识别(AEGR)方法.利用提出的最小近似熵法构建识别方法待处理的CSI幅值数据,对构建的数据采用小波去噪和中值滤波组合法进行去噪;利用滑动窗极差法精确截取CSI幅值的动作区间,据此提取用于分类的8个特征量;利用随机森林算法进行人体手势识别.实验结果表明,AEGR方法的手势识别准确率可达98.75%,验证了其良好性能.
手势识别;信道状态信息;近似熵;滑动窗极差;特征提取
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TP181(自动化基础理论)
国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;教育部人文社会科学研究项目
2022-03-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
323-329