典型文献
基于近似熵子载波选择的人体手势识别方法
文献摘要：
针对现有基于商用WiFi设备的人体手势识别方法存在的子载波选择不够优化、动作区间截取不够精确等问题,提出一种基于近似熵子载波选择的人体手势识别(AEGR)方法.利用提出的最小近似熵法构建识别方法待处理的CSI幅值数据,对构建的数据采用小波去噪和中值滤波组合法进行去噪;利用滑动窗极差法精确截取CSI幅值的动作区间,据此提取用于分类的8个特征量;利用随机森林算法进行人体手势识别.实验结果表明,AEGR方法的手势识别准确率可达98.75％,验证了其良好性能.
文献关键词：
手势识别;信道状态信息;近似熵;滑动窗极差;特征提取
中图分类号：
作者姓名：
田勇;郭莹;崔家栋;李思柔;陈晨;丁学君
作者机构：
辽宁师范大学 物理与电子技术学院,辽宁 大连 116029;东北财经大学 管理科学与工程学院,辽宁 大连 116025
文献出处：
引用格式：
[1]田勇;郭莹;崔家栋;李思柔;陈晨;丁学君-.基于近似熵子载波选择的人体手势识别方法)[J].计算机工程与设计,2022(02):323-329
A类：
子载波选择,AEGR,滑动窗极差
B类：
近似熵,手势识别,商用,WiFi,动作区,截取,待处理,CSI,小波去噪,中值滤波,组合法,极差法,取用,特征量,随机森林算法,识别准确率,好性,信道状态信息
AB值：
0.243802
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