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基於深度學習之CSI動態手勢

為了解決asus wifi 6網卡的問題，作者林廷諺 這樣論述：

本研究位於特定的區域執行動態手勢動作，透過目前無線網路的技術，收集不同手勢動作並轉變成數據樣本資料，利用深度學習訓練模型，讓裝置成功辨識出目前是什麼樣的動作。位於一個環境建置一個多天線無線網路基地台(Access Point, AP)與一台安裝多天線無線網路卡的電腦主機，網路基地台發射訊號與電腦主機接收訊號，於兩端之中做出8個手勢動作，進行無線網路發射與接收的通道狀態資訊(Channel State Information, CSI)量測，執行動作時會產生的CSI作為該動作的數據資訊，產生的數據即為數據樣本，透過深度學習(Deep Learning, DL)訓練特徵，測量8個動作搭配不同Pi

ng（網路時延，Round-trip delay time）作為量測樣本，再進行動態手的勢動作辨識。從實驗結果得知使用MLP架構的準確率最佳，最高達到99.97%辨識準確率。本研究適合應用在任何不方便使用鏡頭的空間及場合，例如：浴室、廁所、臥室、游泳池與更衣間等需要高隱密性的空間，另外燈光較不穩定及高溫高濕的環境，也可以利用本研究進行手勢辨識。