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一种基于CSI的跌倒检测方法

【摘要】针对传统人体行为识别方法系统搭建成本高、部署复杂且存在侵犯隐私等问题，提出一种使用商用Wi-Fi设备获取信道状态信息CSI进行人体行为识别与跌倒检测的方法. 通过提取信道状态信息CSI中的幅度和相位特征作为基础信号，并使用功率谱熵作为新特征建立指纹库. 采用基于人工鱼群算法AFSA修正的支持向量机SVM对动作进行分类识别，通过对SVM中的参数惩罚因子和核函数参数进行优化选择达到优化分类的效果. 根据真实环境数据验证表明，平均识别率达到94.64%.

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