【摘 要】
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在声音嘈杂的环境中,和语音相比使用手势进行交流会更加方便有效。因此在这一环境中通过手势进行人机交互就成为了人们的迫切需要。同时随着Wi-Fi无线通信技术的发展,无线网络的布置难度越来越小、成本越来越低,覆盖范围也逐渐增大,数据传输速率也逐步提升。因此使用Wi-Fi信号进行手势识别成为近年来的研究热点之一。复杂的电磁环境干扰在对Wi-Fi信号通信干扰的同时,也会对基于Wi-Fi信号的手势识别产生影响
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在声音嘈杂的环境中,和语音相比使用手势进行交流会更加方便有效。因此在这一环境中通过手势进行人机交互就成为了人们的迫切需要。同时随着Wi-Fi无线通信技术的发展,无线网络的布置难度越来越小、成本越来越低,覆盖范围也逐渐增大,数据传输速率也逐步提升。因此使用Wi-Fi信号进行手势识别成为近年来的研究热点之一。复杂的电磁环境干扰在对Wi-Fi信号通信干扰的同时,也会对基于Wi-Fi信号的手势识别产生影响。为减轻这一干扰对手势识别的影响,提高手势识别的准确率,本文对指数移动平均(EMA)进行了改进。此外,为进一步抑制干扰对Wi-Fi数据的影响,本文还对使用自定义阈值函数的基于经验模态分解(EMD)的阈值降噪算法进行了改进。由于采集到的Wi-Fi数据包中的信道状态信息(CSI)包含多个子载波的幅度和相位,所以手势数据维度很高,而过高的数据维度会增大设计和选择分类器、分类器拟合训练数据、识别测试数据的难度。为避免这一问题,本文通过带升余弦窗的频域无重叠滑动平均、时域降采样、主成分分析(PCA)对手势数据进行处理。为扩大基于Wi-Fi的手势识别系统的识别范围,增强其灵活性。本文对同一区域中的多位置手势识别问题进行了研究。研究发现了相邻位置手势的相似度在平行和垂直无线信号直射径方向上变化的规律。然后本文通过选取部分位置手势参与训练的方式,实现了多位置手势识别。最终本文提出的手势识别系统在3.6m×1.8m米空间范围内的手势识别分数达到了 85.88%。
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