【摘 要】
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随着WiFi感知技术的发展,基于WiFi信道状态信息(Channel State Information,CSI)的动作识别在未来物联网时代具有良好的发展前景。目前,基于CSI的动作识别研究大部分是提取统
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1504614),河南省教育厅科学技术研究重点项目(14B520055)
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随着WiFi感知技术的发展,基于WiFi信道状态信息(Channel State Information,CSI)的动作识别在未来物联网时代具有良好的发展前景。目前,基于CSI的动作识别研究大部分是提取统计特征进行分类,并未深层次挖掘跨时段的动作特征关系。针对这个问题,提出了基于时间卷积网络(Temporal Convolutional Network,TCN)的CSI动作识别。首先提取原始CSI数据的幅值,之后进行异常点去除、去噪和方差提取;然后通过加入注意力机制的TCN网络提取序列特征,而无需手动提取
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