WiFi信道状态信息提取步态特征实现用户识别

资源摘要信息:"基于WiFi的信道状态信息进行步态特征提取以实现用户识别matalb源码+项目使用说明.zip" 本资源主要涉及利用WiFi信号的信道状态信息（Channel State Information, CSI）来提取步态特征，并以此为基础实现用户识别的技术。通过这种方式，可以为智能家居、安全监控等应用提供一种新颖的用户识别方法。本项目部分算法是基于WiFiU的研究成果，并对周期提取算法进行了改进，同时在频谱生成部分借鉴了WiHF的开源代码。 在文件夹中，源码文件的阅读顺序也被清晰地列出，以方便开发者更好地理解和使用这套系统。源码的阅读和使用顺序包括： 1. data_loading：数据加载阶段，负责读取WiFi CSI数据。 2. signal_processing：信号处理阶段，对获取的数据进行预处理。 3. feature_extraction：特征提取阶段，从处理过的信号中提取出步态特征。 4. model_training：模型训练阶段，使用提取的特征训练用户识别模型。 5. experiments：实验阶段，包含对算法进行测试和评估的实验代码。 此外，项目还包含了一个可视化的界面程序GaitUserID.mlapp，它可以通过MATLAB App Designer进行打开和运行。这个程序为用户提供了直观的操作界面，让用户能够方便地使用算法实现的各种功能。 为了确保程序能够正常运行，建议不要随意更改GaitUserID.mlapp文件的位置。因为程序启动时会自动将文件夹下的脚本添加进MATLAB的环境中，如果更改了位置可能会导致脚本添加环境失败，进而影响程序的正常工作。 在具体的技术实现方面，本项目采用的技术要点包括： - WiFi CSI的捕获与处理：需要了解WiFi信号在传播过程中受环境和人体运动影响产生的变化，进而捕获到的CSI数据能够反映这些变化。 - 步态特征提取：步态特征通常包含了人的行走节奏、速度等信息，通过分析WiFi CSI数据提取步态特征，需要有信号处理和模式识别的知识。 - 用户识别算法：基于提取的步态特征构建用户识别模型，通常涉及机器学习或深度学习技术。 - 可视化界面设计：利用MATLAB App Designer设计交互式界面，需要了解MATLAB的图形用户界面（GUI）开发技术。 项目源码提供了一套完整的用户识别流程，从数据加载到模型训练，再到最终的用户界面展示，开发者可以通过学习本项目来掌握如何利用WiFi CSI进行用户识别这一前沿技术。同时，项目文档中的“项目使用说明.md”将为用户提供详细的使用说明，帮助用户快速上手本项目的使用。 项目资源中还包含了一个名为“thesis_figures”的文件夹，预示着该资源可能与学术研究相关，可能包含了研究论文中使用的图表或实验结果。这对于需要进行相似研究或寻找研究灵感的开发者来说是一笔宝贵的资料。 最后，标签“matlab 软件/插件 wifi信道 用户识别”清晰地标识了本资源的主要技术特点，即该资源是在MATLAB环境下开发的软件/插件，专注于WiFi信道相关的用户识别应用。