基于802.11a长训练序列的手势识别方法及应用研究

来源 :北京邮电大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ly6624
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着计算机技术以及人工智能的发展,手势识别技术成为目前研究的热点之一。手势识别技术可以用来实现高效智能的人机交互系统。本文结合WiFi信号长训练序列特点以及模式识别方法,提出了一种基于WiFi信号的手势识别方法。该方法深入分析802.11a长训练序列的特性,并提取相应特征,然后采用模式识别方法对手势进行分类识别。本文的主要研究成果如下:本文分析了 802.11a帧结构特性以及长训练序列的作用,提出了一种基于802.11 a长训练序列的特征提取方法。802.11 a帧结构中长训练序列可以用于估计信道频率响应以及频率偏移。不同的手势动作对信号会造成一定的影响。在不同条件下所估计的频率偏移都不同。同时,手势动作也会对信号的传输信道造成一定的影响,并相应改变信道参数。因此,本文的特征提取方法主要提取WiFi信号的频偏估计特征和信道估计特征,然后将二者合并为特征向量。针对频偏估计特征的提取,本文采用了基于长训练序列的自相关算法,即让802.11a中两个长训练序列做相关运算,然后计算频率偏移。针对信道估计特征的提取,本文先将时域长训练序列转换为频域长训练序列,然后和本地标准频域长训练序列相除并提取相应的信道估计参数。提取特征之后,本文选用了 SVM分类算法对手势识别方法进行了仿真分析与验证,并对模型进行了参数调优。所得到的分类模型具有良好的分类性能,本文共识别了 8种静态手势,平均识别率达到95%。经参数优化的分类模型平均识别率高达97%。在前面研究基础之上,本文结合软件无线电平台设计了一个基于手势识别的人机交互系统。该系统能够现场采集数据、训练模型,并实时分析处理接收的WiFi信号,提取特征,采用现场训练的分类模型对手势动作分类判别并通过界面展示结果。
其他文献
选取人人贷网站款项还清时间在2016年12月至2017年5月之间的2000条数据,利用决策树、随机森林以及支持向量机等方法分析相关信息对信用等级的影响程度,研究P2P借款个人信用等
主要对现代化固体充填采煤技术难点、目标和要求进行了探讨,以此为基础对机械化原巷充填方案进行了进一步改进,分析了机械化设备设计和充填采煤工艺,从而使得机械设备运行效
苏州市金阊实验中学校是一所以青年教师为主的年轻学校,教师队伍呈现年轻化,不稳定的特点。学校用文化引领助推青年教师的成长,在实践探索中,以"三层三阶"发展路径规范青年教
目的探讨直视下柱状电极内切开治疗前列腺癌根治术后膀胱尿道吻合口狭窄的临床效果。方法回顾性分析2012年3月至2019年6月江南大学附属医院泌尿外科利用等离子柱状电极治疗前
目的探讨在宫颈癌Ca筛查中高危型HPV检测与TCT检查的应用。方法以本院2019年1月至2019年12月收集的86例经过病理诊断确诊为宫颈癌的患者为例,分别对其进行高危型HPV检测与TCT
翘嘴鳜是一种分布范围较广的名贵淡水经济鱼类,因其经济价值高和生长速度快,为鳜苗种生产与人工养殖选用最多、最理想的品种。但在夏花培育过程中经常因多方面因素导致成活率
目的:探究雷公藤多苷治疗紫癜性肾炎患儿的疗效和安全性。方法:选取2018年2月至2019年1月连云港市第二人民医院儿科收治的紫癜性肾炎患儿96例作为研究对象,随机分为观察组和