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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于分布差异的信号状态分割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：CN115731245B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211579055.3，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种基于分布差异的信号状态分割方法是由田增山;陈林玉;金悦;陈敏;李玲霞设计研发完成，并于2022-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分布差异的信号状态分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分布差异的信号状态分割方法。当人体与收发链路相距不同距离时，CSI数据的信号分布存在明显的差异，利用分布差异可以实现信号状态的分割。首先，获取人体运动片段的个数，即剔除非衰落状态的数据，得到包括反射状态片段和阴影状态片段的运动片段个数；然后，找出每个运动片段的开始时刻点和结束时刻点，从而实现对每个运动片段的分割；最后，采用基于分布差异的方法来找到每个运动片段中阴影状态片段的开始时刻点和结束时刻点，从而实现每个运动片段中反射状态片段和阴影状态片段的分割。该发明可以在监测时间内准确的提取出与人体运动相关的有效数据，从而大大的解决了传统的人数统计算法中数据量大、计算开销大的问题。

本发明授权一种基于分布差异的信号状态分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分布差异的信号状态分割方法，包括以下步骤： 步骤一、获取人体运动片段的个数，即剔除非衰落状态的数据，得到包括反射状态片段和阴影状态片段的运动片段个数count，具体步骤为： 1.1把去除噪声后的CSI信号记为H1k，其长度为len，将H1k划分为多个长度为win、步长为win的跳窗wt，计算相邻跳窗中对应CSI数据的差值，并计算所有差值的方差Vi； 其中，i表示跳窗序号，表示向下取整；csiim表示第i个跳窗中的第m个数据，V.表示对所有差值取方差； 1.2将方差Vi标准化得到标准化方差Vi'，并把标准化方差Vi'中所有的极大值记为V′maxi,i＝1,2,...,g，g表示极大值的个数； 其中，maxVi和minVi表示方差Vi中的最大值和最小值； 1.3按照上述1.1和1.2的方法，获得离线阶段中静默数据和运动数据的变量V′maxi，根据核密度估计可以得到两种状态的最优分割阈值P； 1.4在线阶段，比较V′maxi,i＝1,2,...,g与阈值P的大小，当V′maxi大于等于阈值P时，运动片段count＝count+1，同时将该极大值V′maxi所对应的横坐标记为mii,1≤ii≤g；然后按照上述操作继续比较下一个最大值V′maxi与阈值P的大小；比较结束之后，得到的count值为运动片段的总个数； 步骤二、得到运动片段的个数后，找出每个运动片段的开始时刻点S1和结束时刻点E1，从而实现每个运动片段的分割，具体步骤为： 2.1按照1.1和1.2的方法，获得离线阶段中静默数据和运动数据的标准化方差Vi'，根据核密度估计得到两种状态的最优分割阈值ε； 2.2在线阶段，比较标准化方差Vi'与阈值ε的大小，当Vi'大于等于ε时，则能得到运动片段的开始时刻点S1： S1＝i-1·win 其中，i为当前标准化方差Vi'的序号，win为跳窗窗口长度； 2.3确定运动开始时刻点之后，继续比较剩下的Vi'与阈值ε的大小；当Vi'小于ε时，计算测试节点V′test＝η·Vi'+1-η·V′i+1，并判断V′test和β·V′i+1的大小，其中，η和β为加权参数；如果V′testβ·V′i+1，则可以得到运动片段的结束时刻点E1： E1＝j·win 其中，j为当前标准化方差Vi'的序号； 2.4为了保证运动开始时刻点和运动结束时刻点之间只包含一个运动片段，需要对运动结束时刻点进行校正；如果E1mii·win，则表明在运动开始时刻点和结束时刻点之间可能包含了两个甚至两个以上的运动片段，此时需要更改运动结束时刻点E1： E1＝x'+mii-1·win 其中，x'为当前运动片段对应的极大值和下一个运动片段对应的极大值之间标准化方差Vi'的最小值所对应的横坐标，mii为当前运动片段对应极大值点的横坐标； 2.5按照上述方法，得到所有运动片段的开始时刻点和结束时刻点，从而实现每个运动片段的分割； 步骤三、获得所有运动片段之后，采用基于分布差异的方法找到每个运动片段中阴影状态片段的开始时刻点S2和结束时刻点E2，从而实现每个运动片段中反射状态片段和阴影状态片段的分割，具体步骤为： 3.1定义一个缓存窗口wh用来存放跳窗wt中的数据，将模板和缓存窗口中的数据用直方图表示，每个直方图包含m个矩形，则模板和缓存窗中的数据分别记为和其中，ri和qj分别表示第i个和第j个矩形的x轴坐标值，和表示第i个和第j个矩形的y轴坐标值； 3.2将跳窗wt中的数据依次放入缓存窗wh中，每放入一个跳窗wt的数据，就计算一次wym和whm之间的EMD1wym,whm： 其中，ij表示r和q的最小移动距离； 3.3观察EMD1wym,whm的大小变化，当缓存窗w中逐渐加入反射状态片段的数据时，EMD1wym,whm的值会发生波动；当缓存窗w中逐渐加入阴影状态片段的数据时，EMD1wym,whm的值会逐渐变小；当阴影状态片段的数据全部加入时，EMD1wym,whm会出现最小值，此时将最小值所在跳窗w的最后一个数据点记为阴影状态片段的结束时刻点E2； 3.4从结束时刻点E2开始，向前取跳窗数据依次放入缓存窗w中，然后计算wym和whm之间的EMD1wym,whm； 3.5观察EMD1wym,whm的大小，当EMD1wym,whm出现最小值时，该最小值所在跳窗的第一个数据点记为阴影状态片段的开始时刻点S2； 3.6按照上述方法，得到所有运动片段中阴影状态片段的开始时刻点和结束时刻点，从而实现阴影状态片段和反射状态片段的分割。

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