典型文献
基于MFCC特征的Wi-Fi信道状态信息人体行为识别方法
文献摘要：
CSI(Channel State Information)可提供被动的人体行为识别方法,根据CSI和声音信号传播相似性和共享频谱带宽的特性将MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)特征提取应用于CSI时间序列,并对复杂场景下的视距和非视距的几种日常行为进行识别.该方法对数据去噪、PCA、相位校准处理,从预处理后的信号中提取了MFCC统计特征和一个无偏移对数频谱能量,用蚁群和粒子群混合优化SVM进行分类识别.实验结果表明,该方法能有效识别复杂场景下的日常行为,在视距情况下,平均识别率达到了91％.
文献关键词：
CSI;行为识别;PCA;MFCC;支持向量机
中图分类号：
作者姓名：
蒙倩霞;余江;常俊;浦钰
作者机构：
云南大学信息学院 云南 昆明 650500
文献出处：
引用格式：
[1]蒙倩霞;余江;常俊;浦钰-.基于MFCC特征的Wi-Fi信道状态信息人体行为识别方法)[J].计算机应用与软件,2022(12):125-131
A类：
B类：
MFCC,Wi,Fi,信道状态信息,信息人,人体行为识别,CSI,Channel,State,Information,和声,声音信号,信号传播,Mel,Frequency,Cepstral,Coefficients,提取应用,复杂场景,非视距,日常行为,数据去噪,相位校准,统计特征,无偏,频谱能量,混合优化,分类识别,识别率
AB值：
0.452007
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
