一种用于WiFi人体行为识别中的跳变现象纠正方法

摘要

本发明公开了一种用于WiFi人体行为识别中的跳变现象纠正方法，其特征是，包括如下步骤：1)识别跳变点；2)求得最优的起始替换位置s(1≤s≤2m‑N‑1)、分段段数n和具体的分段点{x1，x2，...，xn‑1}；3)求得最优分段结果{x1，x2，...，xn‑1}；4)将输入的任意两个CSI数据段和构造成对应的时间序列；5)获取时间序列对应的多尺度形状信息；6)计算任意两个CSI数据段和的相似性结果。这种方法能够纠正跳变现象对基于模式的人体行为识别提出的特征值所造成的影响，从而提高人体行为识别的准确率。