CSI手势识别代码matlab

当然，我可以为您提供一个简单的CSI（Channel State Information）手势识别的MATLAB代码示例。请注意，这只是一个基本示例，可能需要根据您的具体要求进行修改。以下是一个使用支持向量机（SVM）分类器的示例代码：

% 加载数据集
load('csi_gestures.mat');
data = gestures;

% 将数据集划分为训练集和测试集
trainRatio = 0.8;
[trainInd,~,testInd] = dividerand(size(data,1),trainRatio,0,1);
trainData = data(trainInd,:);
testData = data(testInd,:);

% 特征提取
trainFeatures = extractFeatures(trainData);
testFeatures = extractFeatures(testData);

% 标签
trainLabels = trainData(:,end);
testLabels = testData(:,end);

% 训练SVM分类器
svmModel = fitcsvm(trainFeatures, trainLabels);

% 预测手势
predictedLabels = predict(svmModel, testFeatures);

% 计算准确率
accuracy = sum(predictedLabels == testLabels) / numel(testLabels);

disp(['准确率：', num2str(accuracy)]);

% 特征提取函数
function features = extractFeatures(data)
    % 在这里实现您的特征提取方法
    % 可以考虑使用时域或频域特征，例如平均值、方差、峰值等
    % 返回的features是一个矩阵，每行表示一个样本的特征向量
    features = zeros(size(data, 1), 10); % 假设每个样本有10个特征
    % 在这里填充您的特征提取代码
end

请注意，这只是一个示例代码，用于演示基本原理。在实际应用中，您可能需要根据具体问题进行更详细的特征提取和模型调优。希望这可以帮到您！如果有任何问题，请随时提问。