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摘要:
随着人工智能的快速发展,手势识别已经成为重点关注和研究的对象,利用Wi-Fi信号进行手势识别的技术无需额外的设备以及光照的条件,逐渐成为手势识别的主流.针对传统基于时域统计特征的方法,将经过噪声抑制后的信号进行短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)构建手势信号的频域特征,结合时域和频域特性选择动作持续时间、频谱熵等特征作为特征值,采用支持向量机(support vector machine,SVM)的分类方法对特征值进行训练并完成手势识别.实验结果表明,在复杂的室内环境与室外空旷环境均能有效对手势进行识别,手势的识别率达90%以上.
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文献信息
篇名 基于时频特征的Wi-Fi手势识别技术
来源期刊 重庆邮电大学学报(自然科学版) 学科
关键词 时频域特征值 短时傅里叶变换 Wi-Fi 手势识别
年,卷(期) 2021,(3) 所属期刊栏目 计算机与自动化| Computer and Automation
研究方向 页码范围 458-465
页数 8页 分类号 TP393.1
字数 语种 中文
DOI 10.3979/j.issn.1673-825X.201906190236
五维指标
传播情况
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1994(1)
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研究主题发展历程
节点文献
时频域特征值
短时傅里叶变换
Wi-Fi
手势识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
重庆邮电大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-825X
50-1181/N
大16开
重庆南岸区
78-77
1988
chi
出版文献量(篇)
3229
总下载数(次)
12
总被引数(次)
19476
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