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現(xiàn)有人類行為識(shí)別方法識(shí)別精度低、成本高，所能識(shí)別的動(dòng)作也相對(duì)簡(jiǎn)單。為此，通過(guò)引入信道狀態(tài)信息（CSI）提出一種人體復(fù)雜動(dòng)作識(shí)別方法，并以傳統(tǒng)武術(shù)形意拳招式動(dòng)作為背景進(jìn)行驗(yàn)證。利用WiFi網(wǎng)卡采集形意拳招式的CSI數(shù)據(jù)，以數(shù)據(jù)中的振幅為特征值，使用巴特沃斯低通濾波器和離散小波變換分別過(guò)濾數(shù)據(jù)中的高頻和低頻異常值。離線階段采用受限波爾茲曼機(jī)對(duì)預(yù)處理數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和分類，并構(gòu)建形意拳招式指紋庫(kù)。在線階段使用深度置信網(wǎng)絡(luò)對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，將分類結(jié)果與指紋庫(kù)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，實(shí)現(xiàn)對(duì)形意拳招式的準(zhǔn)確識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與 CSI-SRO方法和基于傳統(tǒng)RSSI模型的方法相比，該方法具有較高的識(shí)別精度，并且魯棒性較好。
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