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公开(公告)号：CN107067031A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710200542.7
申请日：2017-03-29
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Wi‑Fi信号的书法姿态自动识别方法，该方法采用Wi‑Fi信号获取书法字姿态数据，依次对数据进行特征提取、笔画分割，并采用学习算法进行数据重建，利用和标准数据库比对的方法，以识别确定书写的字体。本发明的方法实施利用现有的商业设备，不需要修改硬件，对于用户则不需要额外部署设，无线信号易于获得，使用普通的智能移动设备可以开启热点来发射无线信号；利用现有的无线局域网，以非入侵式且设备无关的方式分析物理层的CSI值，不需要改变无线信号通信协议，具有广泛的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107067031B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201710200542.7
申请日：2017-03-29
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Wi‑Fi信号的书法姿态自动识别方法，该方法采用Wi‑Fi信号获取书法字姿态数据，依次对数据进行特征提取、笔画分割，并采用学习算法进行数据重建，利用和标准数据库比对的方法，以识别确定书写的字体。本发明的方法实施利用现有的商业设备，不需要修改硬件，对于用户则不需要额外部署设，无线信号易于获得，使用普通的智能移动设备可以开启热点来发射无线信号；利用现有的无线局域网，以非入侵式且设备无关的方式分析物理层的CSI值，不需要改变无线信号通信协议，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN107395646A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710791353.1
申请日：2017-09-05
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种针对CSI时频域信息攻击的用户行为隐私保护方法，该方法首先通过手机检测用户行为隐私的SNR值，以判断当前所处区域是否安全，如不安全，则通过户行走过程中的数据作为已知数据，根据信号衰减模型来具体算出恶意设备的位置并且对其位置进行实时矫正；最后，根据恶意设备的分布位置，确定用户行走的方向，最终使得用户到达安全区域。本发明经过实际试验验证，证明本发明方法所估计得步数、步长以及方向都比较准确，相对于同类型利用信号衰减模型的定位方法，本方法的定位结果可以达到其同样的精度，通过对用户实时的引导，我们可证明本方法可以有效保护用户的隐私信息，并且，用户在安全区域内，并不会影响用户的上网体验。
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公开(公告)号：CN108629380B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201810446980.6
申请日：2018-05-11
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的跨场景无线信号感知方法，该方法首先分别从部署了无线收发设备的原场景和目标场景采集步态或手势对应的无线信号，将收集到的无线信号在进行预处理后，进行特征提取生成训练数据，最后将提取的特征数据输入学习算法中进行学习，最终得到迁移函数，使用该迁移函数可迁移任何新来的未知的数据对象，它是脱机执行的一次性成本，而不需要进行额外的函数关系训练成本。本发明方法解决了跨场景的WiFi感知问题，即利用少量的训练样本训练迁移函数，利用该模型可迁移任意未知的对象到新的目标环境中，从而实现跨场景的识别或认证。
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公开(公告)号：CN107395646B
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201710791353.1
申请日：2017-09-05
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种针对CSI时频域信息攻击的用户行为隐私保护方法，该方法首先通过手机检测用户行为隐私的SNR值，以判断当前所处区域是否安全，如不安全，则通过户行走过程中的数据作为已知数据，根据信号衰减模型来具体算出恶意设备的位置并且对其位置进行实时矫正；最后，根据恶意设备的分布位置，确定用户行走的方向，最终使得用户到达安全区域。本发明经过实际试验验证，证明本发明方法所估计得步数、步长以及方向都比较准确，相对于同类型利用信号衰减模型的定位方法，本方法的定位结果可以达到其同样的精度，通过对用户实时的引导，我们可证明本方法可以有效保护用户的隐私信息，并且，用户在安全区域内，并不会影响用户的上网体验。
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公开(公告)号：CN108629380A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810446980.6
申请日：2018-05-11
Applicant: 西北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的跨场景无线信号感知方法，该方法首先分别从部署了无线收发设备的原场景和目标场景采集步态或手势对应的无线信号，将收集到的无线信号在进行预处理后，进行特征提取生成训练数据，最后将提取的特征数据输入学习算法中进行学习，最终得到迁移函数，使用该迁移函数可迁移任何新来的未知的数据对象，它是脱机执行的一次性成本，而不需要进行额外的函数关系训练成本。本发明方法解决了跨场景的WiFi感知问题，即利用少量的训练样本训练迁移函数，利用该模型可迁移任意未知的对象到新的目标环境中，从而实现跨场景的识别或认证。
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