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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利一种基于WiFi网络信号的键盘击键识别系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115630292B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211169252.8，技术领域涉及：G06F18/2135；该发明授权一种基于WiFi网络信号的键盘击键识别系统及方法是由卢晓;段皓天;梁慧敏;张治国;梁慧斌;王海霞设计研发完成，并于2022-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于WiFi网络信号的键盘击键识别系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于WiFi网络信号的键盘击键识别系统及方法，属于人机交互领域。该系统包括CSI数据采集硬件平台、键盘；CSI数据采集硬件平台包括WiFi信号发射端、WiFi信号接收端，WiFi信号发射端和接收端分别连接三根天线，发射端连接的三根天线均位于键盘右侧，接收端连接的三根天线均位于键盘左侧；WiFi信号接收端内还安装有训练好的WiNum神经网络模型。该方法通过将数据采集硬件平台采集到的CSI数据利用所设计的击键识别算法进行处理就可推断出击键是否发生和击键的类别。本发明识别准确率和稳定性较高且不需要其它传感器的辅助，大大降低了开发成本，具有很高的可移植性，另外，该系统安装简便，维护方便，可长时间运作。

本发明授权一种基于WiFi网络信号的键盘击键识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于WiFi网络信号的键盘击键识别方法，其特征在于，采用一种基于WiFi网络信号的键盘击键识别系统，键盘击键识别系统包括CSI数据采集硬件平台、键盘；CSI数据采集硬件平台包括WiFi信号发射端、WiFi信号接收端；键盘的左、右两侧分别摆放连接到WiFi信号接收端的天线和连接到WiFi信号发射端的天线； 其中，WiFi信号发射端：被配置为用于发射WiFi信号； WiFi信号接收端：被配置为用于接收数据和记录有击键动作信息的CSI数据； WiFi信号接收端安装有训练好的WiNum神经网络模型，WiNum神经网络模型采用WiNum算法，CSI数据采集硬件平台采集的数据经WiNum算法处理后得到击键动作发生的时间和击键的类别； 键盘击键识别方法通过WiNum算法识别击键发生的位置和种类；WiNum算法由两部分构成：第一部分用来识别击键发生的位置，第二部分用来识别击键发生的种类；WiNum算法的第一部分使用了双尺度滑动窗口来处理数据并且使用后向一阶差分来得到数据的变化趋势，第二部分使用了离散小波变换来进行特征提取并且使用了支持向量机来进行分类；该方法具体包括如下内容： 阶段一、模型训练阶段；具体过程如下： 步骤1.1、搭建CSI数据采集硬件平台，搭建好后用户多次敲击键盘上所要识别的键，采集到WiNum神经网络模型所需的训练数据； 步骤1.2、利用采集到的数据对WiNum神经网络模型进行离线训练测试； 训练前先对采集到的数据进行预处理，将所需要的CSI幅值信息从采集到的数据中分离出来，对数据进行加标签和划分训练、测试集； 然后，将训练集放入根据WiNum算法编写的神经网络模型中进行多次迭代使模型参数逐渐趋于最优； 步骤1.3、模型训练完成后用测试集进行测试，查看识别效果，若模型识别效果良好，输出模型，若识别效果不好，调整模型参数重新进行训练，直至模型识别效果良好； 阶段二、在线识别阶段； 步骤2.1、将训练好的WiNum神经网络模型装入WiFi信号接收端中；当用户敲击键盘时，采集到相应的CSI数据，先对这些数据进行预处理，消除部分信息中含有的噪声；具体过程如下： 步骤2.1.1、对数据进行Butterworth低通滤波器来去除高频干扰，Butterworth低通滤波器的截至频率wc，由下列公式求得： 其中，f代表有用信号的最高频率，F代表信号采样频率； 步骤2.1.2、进行归一化处理； 步骤2.1.3、进行PCA滤波，取数据信号的前3个主成分； 步骤2.2、击键动作是否发生检测；具体过程如下： 步骤2.2.1、三个接收天线与三个发射天线两两组合构成九个天线对，对各天线对的各主成分序列进行滑动窗处理，其计算公式如下所示： 其中，w表示滑动窗口长度，sik代表i天线对的第k个主成分序列，j表示序列中点的位置，mik表示i天线对的第k条主成分序列的滑动窗处理结果； 步骤2.2.2、将每个天线对的经滑动窗处理后的主成分序列相加形成序列S1； 步骤2.2.3、对S1进行一阶差分处理得到D1，其计算公式如下所示： dij＝sij+1-sij3其中，sij表示i天线对第j个样本点，dij表示i天线对j位置的差分处理结果； 步骤2.2.4、设置一个阈值K，若D1超过K一定次数，则认为击键发生，该点记作p0点，否则，不记录当前点； 步骤2.3、击键位置检测；具体过程如下： 步骤2.3.1、与得到S1相似，将滑动窗口的长度改为处理S1时的一半得到S2； 步骤2.3.2、从p0点位置开始，序列S2连续递增或递减一定次数时的位置记作p1，则认为该点就是击键动作开始点； 步骤2.3.3、通过击键的起点，确定击键的终点位置，同时设置一个调整因子v；击键起点sp和终点ep的计算公式如下： sp＝hp+v·w-pleft4 ep＝hp+v·w+tavg+pright5 其中，hp表示p1点的位置，w表示滑动窗口长度，tavg表示平均击键出现长度；pleft和pright表示用于确保检测到的间隔包含完整的击键波形的调整参数； 步骤2.3.4、将各天线对检测出的击键位置进行融合，以对击键动作较敏感的2号发射天线1号接收天线组成的天线对的检测结果为主要依据，其他天线对的检测结果对其进行校正；具体地，设2号发射天线和1号接收天线组成的天线对检测到击键的位置为[p21l,p21r]，则按照如下方式对各天线对的检测结果进行融合公式： 其中，i表示天线对编号，N表示天线对总数，tavg代表平均击键动作持续时间，s代表击键的开始位置，e代表击键的结束位置； 步骤2.4、击键动作分类；具体过程如下： 步骤2.4.1、利用上一步检测到的击键位置，从原始CSI数据中将击键动作发生时的波形提取出来； 步骤2.4.2、对提取出的波形进行Butterworth低通滤波和PCA处理，取前三个主成分； 步骤2.4.3、对每个天线对的主成分进行两次离散小波变换以提取特征； 步骤2.4.4、将提取的特征送入SVM中实现击键分类。

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