一种基于WiFi信道状态信息的课堂行为识别方法
来源：电子测量技术杂志2025年第3期北京时间：
作者：杨彦侃，马鑫宇，郁林
单位：内蒙古科技大学数智产业学院网络安全学院 包头 014010
摘要：学生课堂行为识别在提升教学质量方面具有重要意义。当前主流的研究大多基于视频或传感器技术，然而这些方法存在隐私侵犯、成本高昂等问题，制约了其广泛应用。为此，本文提出了一种基于WiFi CSI的学生课堂行为识别方法。该方法首先在真实教室环境中采集了4种典型课堂行为（举手、起立、坐下、翻书）的CSI信号；然后结合WiFi CSI数据特点，采用Hampel滤波和小波变换对CSI信号进行去噪处理，并设计主成分分析算法融合所有子载波特征。随后，根据融合特征设计局部异常因子检测算法截取CSI动作区间，并引入三维映射的方式将截取的CSI信号转换成振幅能量图；最后设计了一种基于残差网络的迁移学习模型，对振幅能量图数据集进行特征提取和分类识别。实验结果表明，该方法在阶梯教室和小教室中的准确率分别为98.89%和99.07%，并且在对不同人员的测试中均可达到98%以上，证明该方法具有较高的识别精度和较好的鲁棒性，为学生课堂行为识别的研究提供了一种新的思路。
关键词：WiFi;信道状态信息;行为识别;迁移学习;残差网络
基金资助：高校基本科研业务费项目(2024XKJX001)资助
