wifi 做身体姿势识别

### 使用 WiFi 实现身体姿态检测的技术方案 #### 原理概述 通过 Wi-Fi 信号中的信道状态信息 (Channel State Information, CSI)，可以实现对人体运动和姿势的高精度感知。CSI 是一种描述无线通信链路特性的参数，能够反映环境变化对电磁波传播的影响。当人体移动或改变姿势时，会干扰 Wi-Fi 信号并引起 CSI 波动，这些波动可以通过算法分析来提取人体的动作特征。 研究表明，在 Wi-Mesh 研究项目中，科研人员专注于测试常见 Wi-Fi 通信协议的能力，以生成精确的三维网格数据，并将其用于捕捉个体的身体尺寸、比例以及动态变形等细节[^1]。此外，还开发了一种基于机器学习的方法，将捕获到的数据映射为特定的行为类别，从而完成对手势和其他日常活动的分类任务。 #### 数据采集过程 为了获取可用于姿态估计的有效输入源，通常采用配备有多个天线阵列的商品化网络接口卡 (Network Interface Card, NIC) 来记录实时传输过程中产生的 CSI 数值序列。具体来说： - **硬件配置**: 需要至少两台支持 CSI 输出功能的标准 IEEE 802.11a/g/n/ac 协议路由器或者适配器作为发射端与接收端设备； - **实验布置**: 将上述装置放置于目标区域附近的不同位置上形成覆盖范围内的密集节点布局结构以便收集多角度全方位的信息样本集； 整个系统的架构设计如图3所展示的内容那样清晰明了地呈现出来[^2]。 #### 后处理方法论 一旦完成了原始测量资料积累之后，则需经历以下几个主要阶段来进行进一步深入挖掘潜在价值所在之处: - **预处理步骤** - 对原始csi时间序列执行去噪操作去除无关噪声成分影响; - 应用同步机制确保来自各个视角下的观测结果保持一致步调; - **特征工程环节** - 提取代表性的统计量度指标例如均值方差最大最小幅度频率谱特性等等; - 构建向量化表示形式便于后续计算流程开展顺利推进下去; - **模式识别模块** - 利用监督式训练好的神经网络模型预测当前帧对应的具体动作标签名称; - 或者运用无教师指导聚类方式发现隐藏其中尚未定义的新颖类型实例案例; 最终得到的结果便是关于被监测对象此刻正处在何种状态下的一系列可能性分布概率数值列表供决策层参考采纳应用实践当中去了. ```python import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense def preprocess_csi_data(csi_raw): """Preprocess raw CSI data.""" csi_cleaned = remove_noise(csi_raw) synced_data = synchronize_streams(csi_cleaned) features = extract_features(synced_data) return features def build_model(input_dim): model = Sequential([ Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)), Dense(32, activation='relu'), Dense(num_classes, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model # Example usage of the functions defined above. X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(features, labels, test_size=0.2) model = build_model(X_train.shape[1]) history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=50) ```