MATLAB实现通过WiFi CSI步态特征提取的用户识别技术

WiFi信号的CSI包含了无线通信信道的多径效应信息，这些信息可以通过特定的硬件设备获取。利用这些信息，可以对用户的步态模式进行分析，并通过机器学习方法对特征进行提取和学习，最终达到识别个体的目的。 项目的源代码是作者的毕业设计作品，作者表示代码经过了充分测试，并在答辩时获得了高分评价，因此代码的可靠性和稳定性是有保障的。该资源适合计算机相关专业的学生、教师以及企业员工下载学习，也可以作为毕设、课程设计、项目初期立项演示等。即使是编程基础较好的用户，也可以在此基础上进行扩展开发，实现新的功能或用于个人的科研项目。 资源文件名为'WiFi-CSI-gait-recognition-main'，表明这是一个关于WiFi CSI和步态识别的主文件集。打开README.md文件可以获得更多的项目信息和使用说明，但请注意，仅供学习参考，不得用于商业目的。 在技术细节上，项目可能涉及以下几个方面： 1. WiFi信号CSI采集：通过支持CSI获取的无线网卡，如Intel 5300 NIC，捕获WiFi信号的CSI数据。这需要对网卡驱动程序和操作系统的底层调用有一定了解。 2. 信号预处理：对原始的CSI数据进行滤波、降噪等预处理操作，以提高后续特征提取的准确性。 3. 步态特征提取：研究和开发算法从CSI时间序列中提取出个体的步态特征。这可能包括时频分析、统计特性分析、机器学习特征工程技术等。 4. 用户识别模型：构建机器学习或深度学习模型，使用提取的特征进行训练，以识别不同用户的身份。涉及到的算法可能包括支持向量机(SVM)、随机森林、神经网络等。 5. 系统测试与验证：对用户识别系统进行测试，验证其准确性和鲁棒性，并对系统进行优化，提高实际应用中的性能。 6. 文档编写：编写详细的README文件和设计文档，以指导用户如何使用源代码，理解项目的设计思路和实现方法。 使用本项目资源的用户应当遵守相关法律法规，不得将项目成果用于非法用途。同时，用户应尊重开发者的劳动成果，未经授权不得将项目源代码用作商业用途或公开传播。在学术界和工业界，这种基于无线信号的用户识别技术正日益受到关注，具有广泛的应用前景，包括智能家居、个人身份验证、安全监控等领域。"