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申请/专利权人：南京邮电大学

摘要：基于相位信息和信号强度的人体动作识别方法，其实现步骤包括：在室内环境中采集人体动作的相位信息和信号强度数据，提取相位信息和信号强度；对相位信息进行相位数据的解缠、平滑滤波、数据归一化等和信号强度数据进行平滑滤波等预处理步骤；对预处理后的信号进行切分，检测动作的起始和结束点，并将切分的数据段划分为训练集和测试集；通过将训练集输入基于CNN的深度神经网络进行人体动作识别模型训练，得到人体动作识别模型，采用该模型可以对采集到的相位和信号强度测试集数据进行分类，达到人体动作识别的目的。本发明采用基于CNN的深度神经网络自动学习并选择特征，实现对七种不同行为动作的识别。

主权项：1.基于相位信息和信号强度的人体动作识别方法，其特征在于：所述方法具体包括以下步骤：步骤1，在室内环境中采集人体动作的相位数据和信号强度信息，提取相位信息和信号强度；步骤2，将步骤1采集到的相位数据进行相位解缠去除相位跳变的影响、然后对相位数据和信号强度数据平滑滤波，使用离散小波变换方法来消除环境噪声并获得干净的相位和信号强度、对相位数据归一化的预处理步骤；步骤2具体步骤为：步骤2-1，将步骤1相位数据进项相位解缠： 和分别代表第i个标签在t+1和t时刻的相位读数；步骤2-2，将步骤2-1提取的相位数和信号强度数据通过离散小波变换DWT进行平滑处理，应用5级db4离散小波变换DWT进行降噪，滤除异常值，消除噪声干扰；步骤2-3，将步骤2-2去噪后的相位信息进行归一化处理，即 其中表示经归一化处理后的新相位，xi表示经归一化处理前的旧相位，argmaxxk和argminxk分别表示该特征被处理前所有样本的最大值和最小值，N表示相位序列中相位的个数；步骤3，从步骤2预处理后的信号中获取动作的关键信息，构造相位和信号强度的两个n维向量，形成两个n*m的矩阵Θm×n和Rm×n，分别对应于相位和RSSI，其中m是采样点的数量，n为标签数量；然后，将两个矩阵沿时间拆分，以生成两个长度为l的滑动窗口，将其表示为l×n矩阵， 然后检测动作的起始和结束点，并将切分的数据段划分为训练集和测试集；步骤4，对数据进行重采样，对分割出的数据求其长度，采用所有样本长度的均值T作为重采样的长度；步骤5，将训练集输入基于CNN的深度神经网络进行动作识别模型训练，得到人体动作识别模型，采用该模型对采集到的相位数据和信号强度测试集数据进行分类，达到人体动作的识别目的。

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