CN114999643B 一种基于WiFi的老人智能监护方法 （暨南大学）_第1页
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US2015106020A1,2015.04.16本发明公开了一种基于WiFi的老人智能监处理CSI数据通过GA-SVM进行训练，获取机器学习后的训练目标模型，并通过训练目标模型对处理CSI数据通过GA-SVM进行训练，获取机器学2通过对当前场景下预处理后得到的CSI幅值和相位差数据，根据下述公式对幅值和相进行识别：x理器获取经过机器学习后的第一预训练目标模型，并通过第一预训练目标模型对预处理理器获取经过机器学习后的第二预训练目标模型，并通过第二预训练目标模型对预处理CSI信息进行危险行为识别。34.根据权利要求3所述的一种基于WiFi的老人智能监护方法，其特征在于，所述步骤6.根据权利要求5所述的一种基于WiFi的老人智能监护方法，其特征在于，所述步骤S6、静态数据处理器和动态数据处理器将4较为流行的监护手段分为Device-based和Device-free两大类，Device-based是基于可穿[0004]现阶段市面上已经存在老人监护的专利有一种基于物联网技术的智能化养老护帮助监护者对老人进行更好的监护管理；后者是通过对CSI幅度值的JS散度和随机森林后[0009]进一步地，所述步骤S1中收集CSI数据的过程如下：在被监测家庭区域中安装好WiFi信号发射器和接收器，并搭载好CSI数据实时收集和处理工具，WiFi的工作频率选用5理CSI信息进行危险行为识别。静态环境的CSI数据作为训练数据，将训练数据经过预处理后对第一预训练目标模型进行6[0038](2)本发明从智能分类算法的角度和老人多方位监护的思想出发，通过GA-SVM模7[0039](3)在本发明提供的老人监护方法从静态和动态场景两种入手，通过对应用场景[0053]S2.1、将收集的CSI原始数据分离获取幅值数据和相位数据，计算方式如下：[0054]其中第k个子载波hk表示为：h=real:+j*imog:=ble,realk和imagk是第k个8[0059]对第n1、n2个子载波的相位差ALhn的值限制在[-π[0070]通过对当前场景下预处理后得到的CSI幅值和相位差数据，根据下述公式对幅值9txx+1时刻的相位差，fp(tx)、gp(tx)为静态环境下tx时刻归一化后的幅值和相位差，fp(tx+1p60理CSI信息进行危险行为识别。[0111]当y为数据点的标签且其值为-1或1时，标签到超平面的距离可以通过距离公式y收到结果后会进行报警，并对第一预训练目标模型和第二预训练目标模型进行定时的更

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