基于DSC-SGRU模型的Wi-Fi手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)研究

摘要： Wi-Fi無(wú)線感知技術(shù)已成為感知領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)人體活動(dòng)和周圍環(huán)境的智能感知?，F(xiàn)有的無(wú)線感知模型參數(shù)量較大，在移動(dòng)設(shè)備等算力有限的場(chǎng)景中難以實(shí)時(shí)感知。為此，提出了一種基于深度可分離卷積的輕量級(jí)特征提取模塊和堆疊的門(mén)控循環(huán)單元混合的分類識(shí)別模型。首先基于深度可分離卷積構(gòu)建了輕量的特征提取模塊，用以捕獲人體手勢(shì)的空間特征，并保持特征的時(shí)序性不發(fā)生變化；然后使用雙層堆疊的G... （共12頁(yè)）