中国书法是中华文化领域以及世界范围内备受推崇的艺术形式。正确的笔画书写顺序是书法审美的关键。然而,掌握正确的笔顺对学习者来说是一项挑战性的任务,因为许多汉字没有遵循一般规则。近年来,随着Wi-Fi信号下的室内定位和活动识别研究的深入,细粒度活动的识别粒度不断丰富。因此,本文提出了一种基于Wi-Fi信号的书法运笔动作识别方法帮助书法学习者掌握正确的汉字笔画书写顺序。它使用Wi-Fi信号的信道状态信息CSI(Channel State Information)来被动式的跟踪用户在书法书写过程中的手部运笔动作,然后根据这些信息结合统计方法和机器学习技术来推断所书写的笔画和汉字是什么,以及按照哪种笔画顺序排列,并将识别结果及时反馈用户。本文方法的研究内容分为以下两方面:1)针对环境或者用户书写模式变化后的运笔动作的CSI数据匹配准确性不高的问题。本文提出对CSI数据校准的解决方法:分析不同环境和用户书写模式下的笔画与运笔动作CSI数据之间的映射关系,采用校准函数对不同环境和用户的书写运笔动作CSI数据进行校准转换。2)针对无法识别未定义的汉字书写运笔动作的问题。本文提出了一种书法书写运笔动作数据分割与识别的解决方案:通过对汉字的书写运笔动作CSI数据分割并识别笔画,根据笔画识别结果进行重组识别未定义或未训练的汉字。通过大量的实验和用户体验来评估本文中的方法,结果表明:本文提出的方法能有效地识别书法手写体汉字及其笔画顺序,并且可以适应不同的部署环境和用户模式。