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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于信号频谱增强的手势识别方法及相关设备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：CN119622510B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411674402.X，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于信号频谱增强的手势识别方法及相关设备是由蒋洪波;陈熠玮;胡靖阳;陈思宇;肖竹;杨科华设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于信号频谱增强的手势识别方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于信号频谱增强的手势识别方法及相关设备，基于无线感知采集人体手势动作对WiFi信道状态造成影响的信息，获取真实多普勒频谱数据输入频谱清洗网络进行处理，生成污染频谱数据样本对频谱清洗网络进行训练，得到训练后的频谱清洗网络；将真实多普勒频谱数据输入训练后的频谱清洗网络进行增强，得到增强后的频谱数据；将增强后的频谱数据输入深度复数网络，对深度复数网络进行训练，得到手势识别网络；将与目标人体手势相关的复数信道特征数据依次输入训练后的频谱清洗网络和手势识别网络进行增强后识别，得到手势识别结果，提高了识别精度。

本发明授权一种基于信号频谱增强的手势识别方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于信号频谱增强的手势识别方法，其特征在于，包括： 步骤1，基于无线感知采集人体手势动作对WiFi信道状态造成影响的信息，获取真实多普勒频谱数据； 步骤2，将所述真实多普勒频谱数据输入构建的频谱清洗网络进行处理，生成污染频谱数据样本，并利用所述污染频谱数据样本对所述频谱清洗网络进行训练，得到训练后的频谱清洗网络； 步骤3，将所述真实多普勒频谱数据输入训练后的频谱清洗网络进行增强，得到增强后的频谱数据； 步骤4，将所述增强后的频谱数据输入构建的深度复数网络，对所述深度复数网络进行训练，得到手势识别网络； 步骤5，将与目标人体手势相关的复数信道特征数据依次输入所述训练后的频谱清洗网络和所述手势识别网络进行增强后识别，得到手势识别结果； 所述频谱清洗网络包括依次连接的数据构建模块、提取模块、变换模块，所述数据构建模块仅在训练过程用于生成训练数据，所述提取模块用于对数据进行特征提取，所述变换模块用于对上一级输出的特征进行变换； 所述深度复数网络包括依次连接的特征提取模块、特征压缩模块、分类模块，所述特征提取模块的输入端与所述变换模块的输出端连接，所述特征压缩模块用于计算各类手势的概率，所述分类模块输出手势识别结果； 所述步骤1包括： 在无线感知中，接收设备通过接收发送设备发送的无线信号，得到原始复数信道特征数据，所述原始复数信道特征数据用于表征人体手势动作； 通过主成分分析对所述原始复数信道特征数据进行数据降维和去噪，得到复数信道特征数据； 通过短时傅里叶变换按窗口对所述复数信道特征数据进行分割，得到多个复数信道特征数据块，一个窗口对应一个复数信道特征数据块； 分别针对每个窗口内的复数信道特征数据块，对所述复数信道特征数据块进行傅里叶变换，得到真实多普勒频谱数据； 所述原始复数信道特征数据y为： 其中，hsf表示静态分量，hdf,t表示动态分量，hsf+hdf,t＝hf,t，hf,t表示增益矩阵，af,t表示幅度，表示动态路径d的多普勒频移，Dd表示动态路径d，x表示发射信号，noise表示噪声； 所述步骤2包括： 将所述真实多普勒频谱数据输入构建的频谱清洗网络； 在所述频谱清洗网络中，根据所述真实多普勒频谱数据的采样率，在人体活动频率范围内生成均匀分布的载波信号，并对所述真实多谱勒频谱数据进行统计分析确定所述载波信号的频率、幅度和相位； 根据所述短时傅里叶变换过程中选择的窗口类型和窗口大小，生成窗口函数，并将所述窗口函数与所述载波信号进行卷积和填充处理，得到与采样率匹配的加窗信号； 对所述加窗信号进行快速傅里叶变换，得到窗口函数在频域上的卷积矩阵，并对所述卷积矩阵进行截断，得到理想频谱数据样本； 将所述理想频谱数据样本与所述卷积矩阵进行卷积后加入加性高斯白噪声，生成污染频谱数据样本； 利用所述污染频谱数据样本对所述频谱清洗网络进行训练，得到训练后的频谱清洗网络。

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