近年来，随着无线通信技术和深度学习算法的快速发展，利用WiFi信号进行物体识别的技术正在成为学术界和工业界的研究热点。WiFi信号的普及性、非接触性以及对环境的低依赖性，使其在物体识别应用中展现出独特的优势。相比于传统基于视觉信息的识别技术，WiFi信号识别不仅不受光线和遮挡的影响，还能应用于隐蔽或复杂环境中，为物体识别提供了一种新颖且高效的解决途径。
项目信息
编号：MOG-62
大小：350M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、2023b、2024a
项目介绍
近年来，随着无线通信技术和深度学习算法的快速发展，利用WiFi信号进行物体识别的技术正在成为学术界和工业界的研究热点。WiFi信号的普及性、非接触性以及对环境的低依赖性，使其在物体识别应用中展现出独特的优势。相比于传统基于视觉信息的识别技术，WiFi信号识别不仅不受光线和遮挡的影响，还能应用于隐蔽或复杂环境中，为物体识别提供了一种新颖且高效的解决途径。
本文提出并实现了一种基于WiFi信号特征的固体识别系统。系统通过采集不同固体物体在WiFi信号环境下的反射、折射和衰减等物理特性，提取特征数据，并结合卷积神经网络（CNN）进行特征分析与分类。CNN 以其强大的自动特征提取能力，在高维信号处理和分类任务中表现优异，能够充分挖掘WiFi信号数据中的潜在特征信息。为了提升系统的实用性，本文通过MATLAB平台设计了一个图形用户界面（GUI），提供了WiFi信号数据的加载、特征可视化和分类识别功能。用户可以通过简单的交互操作完成物体识别任务，无需深厚的技术背景即可使用系统。
在实验设计中，我们采集了多组不同固体（例如可乐、牛奶和水等）对WiFi信号的特征响应数据，并将这些数据按照标准化格式输入系统，作为训练和测试的基础数据集。通过CNN模型对数据集进行训练和测试后，我们对模型性能进行了评估。实验结果表明，该系统能够对不同固体物体进行高精度识别，并在多场景环境下保持了较高的分类准确率。尤其是对于物体类别特征差异较小的情况，系统依然能够通过CNN的深度学习能力有效区分类别。
系统整体架构包含数据采集模块、CNN模型训练模块以及GUI界面演示模块。数据采集模块负责实时收集WiFi信号并将其标准化处理；CNN模型训练模块负责对信号特征进行自动提取、学习和分类；GUI模块则将复杂的算法与用户操作分离，通过直观的界面让用户体验到简洁高效的使用流程。
本文研究的创新点在于，将WiFi信号与深度学习技术相结合，构建了一种非视觉依赖的固体识别系统。与传统基于图像或视频的识别方法相比，本文方法更适合于低光照、遮挡或隐蔽场景，具有更高的环境适应性。这一研究为智能家居、安防监控、智能仓储以及医疗监护等领域的应用提供了新的技术支撑。
未来的研究方向包括进一步优化CNN模型架构，以提高模型的分类精度和计算效率；扩展数据集种类，涵盖更多类型的固体物体；以及开发更为高效的数据采集和实时处理模块，以适应更复杂的动态应用场景。本研究的结果表明，基于WiFi信号的物体识别具有巨大的应用潜力，为物联网技术和人工智能系统的融合发展提供了重要支持。
项目文档
Tipps：可以根据您的需求进行写作，确保文档原创！
– 项目文档：写作流程
算法流程
代码讲解
Tipps：仅对HongMoRecongnize_Based_DL.m部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。
运行效果
运行 HongMoRecongnize_Based_DL.m
（1）识别结果：下方黑色文本框中显示识别结果，此图中显示为“cola”，表明系统识别出该物体是“可乐”。
（2）右侧图表：折线图展示了WiFi信号的特征数据（可能是信号强度或频率相关的数据变化），这些数据被用来进行物体分类和识别。
（1）识别结果：黑色文本框中显示识别结果，图中结果为“milk”，表明系统识别该物体为“牛奶”。
（2）右侧图表：折线图展示了信号特征（可能是WiFi信号强度、频率或其他数据的变化）。这些信号用于作为识别的输入特征。
（1）识别结果：下方黑色文本框中显示了识别结果，此图中结果为“water”，说明系统识别出物体为“水”。
（2）右侧图表：折线图展示了相关的WiFi信号特征，可能表示信号强度、频率或其他特征的变化，用于支持物体分类与识别。
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)
评论(0)