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随着人机交互( HCI) 技术的发展,人体行为的感知和分析成为实现更高层次人机交互的重要一环,尤其是实现与位置无关的手势识别。 针对目前基于信道状态信息( channel state information,CSI) 的手势识别方法局限于中心链路的问题,提出基于 CSI 相位差的手势识别方法,充分利用多径效应和空间多样性,识别中心链路和非中心链路上的微弱手势信号。 由于 CSI 相位受时钟不同步和硬件缺陷的影响无法反映环境的变化,采用线性变换算法对其进行校准,并借助 MIMO(multiple-input multiple-output) 技术获得相位差。 在此基础上,利用 Hampel 滤波器和 Savitzky-Golay 滤波器滤除异常点和环境噪声。 由于频率多样性,根据平均绝对偏差( MAD) 选择变化最大的子载波,之后利用动态时间规整( DTW) 算法对手势进行分类。 实验结果表明,该方法能有效识别中心链路和非中心链路上的微弱手势信号,实现了与位置无关的识别;在中心链路和非中心链路上分别以 90% 和 86. 5% 的准确率识别 6 种手势,所需样本量小,识别时间短。

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《一种基于 CSI 相位差的手势识别方法》

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文件号：061568

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