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現有人類行為識別方法識別精度低、成本高，所能識別的動作也相對簡單。為此，通過引入信道狀態信息（CSI）提出一種人體復雜動作識別方法，并以傳統武術形意拳招式動作為背景進行驗證。利用WiFi網卡采集形意拳招式的CSI數據，以數據中的振幅為特征值，使用巴特沃斯低通濾波器和離散小波變換分別過濾數據中的高頻和低頻異常值。離線階段采用受限波爾茲曼機對預處理數據進行訓練和分類，并構建形意拳招式指紋庫。在線階段使用深度置信網絡對采集數據進行分類，將分類結果與指紋庫數據進行匹配，實現對形意拳招式的準確識別。實驗結果表明，與 CSI-SRO方法和基于傳統RSSI模型的方法相比，該方法具有較高的識別精度，并且魯棒性較好。
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