基于WiFi信号的手势识别研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 课题来源 | 第10页 |
| 1.2 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.3 相关国内外研究的现状 | 第11-19页 |
| 1.3.1 基于传感器的手势识别 | 第12-13页 |
| 1.3.2 基于视觉的手势识别 | 第13-14页 |
| 1.3.3 基于深度的手势识别 | 第14-16页 |
| 1.3.4 基于无线感知的手势识别 | 第16-18页 |
| 1.3.5 CSI相关技术及特性研究 | 第18-19页 |
| 1.4 主要研究内容及组织结构 | 第19-21页 |
| 第2章 CSI数据预处理及数据矫正 | 第21-39页 |
| 2.1 手势数据的采集 | 第22-24页 |
| 2.2 手势信号的预处理 | 第24-30页 |
| 2.2.1 CSI振幅信息的提取 | 第24-26页 |
| 2.2.2 背景环境的分析 | 第26-28页 |
| 2.2.3 子载波上CSI的特征分析 | 第28-30页 |
| 2.3 CSI数据的矫正 | 第30-38页 |
| 2.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 CSI特征提取及分类算法 | 第39-49页 |
| 3.1 小波分析及动态窗口的设计 | 第39-44页 |
| 3.1.1 小波分析 | 第39-40页 |
| 3.1.2 动态窗口的设计 | 第40-44页 |
| 3.2 特征提取 | 第44-45页 |
| 3.3 分类算法 | 第45-48页 |
| 3.3.1 k-NN分类算法 | 第46-47页 |
| 3.3.2 SVM分类算法 | 第47-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 实验结果与分析 | 第49-58页 |
| 4.1 实验平台的搭建 | 第49-50页 |
| 4.1.1 硬件设备 | 第49-50页 |
| 4.1.2 软件环境 | 第50页 |
| 4.2 实验场景的设置 | 第50-51页 |
| 4.3 实验结果 | 第51-57页 |
| 4.3.1 坏天线移除效果 | 第52-54页 |
| 4.3.2 手势识别的分类算法对比 | 第54页 |
| 4.3.3 可视路径和非可视路径的对比 | 第54-56页 |
| 4.3.4 与同类方法的对比 | 第56-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-61页 |
| 5.1 总结 | 第58-60页 |
| 5.2 展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士期间的科研成果 | 第66页 |
