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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于Wi-Fi信号的人体活动检测及预警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：CN116158757B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310170302.2，技术领域涉及：A61B5/11；该发明授权一种基于Wi-Fi信号的人体活动检测及预警方法是由周俊鹤;黄承稳设计研发完成，并于2023-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Wi-Fi信号的人体活动检测及预警方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于Wi‑Fi信号的人体活动检测及预警方法，包括以下步骤：获取系统要求，判断系统要求是否为初始化，若是，则得到第一粗略数据表征；对第一粗略数据表征进行主成分分析，得到第一精细特征，并计入训练集样本的第一特征集；若否，则得到第二粗略数据表征；对第二粗略数据表征，利用训练集样本的主成分分析线性变换矩阵，得到第二精细特征，并计入待测试样本的第二特征集；将第二特征集输入训练完成的前馈神经网络分类器进行识别，得到识别检测结果；基于识别检测结果输出预警信息。与现有技术相比，本发明具有计算速度快、具有实时性等优点。

本发明授权一种基于Wi-Fi信号的人体活动检测及预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Wi-Fi信号的人体活动检测及预警方法，其特征在于，包括以下步骤： 接收Wi-Fi信号，获取系统要求，判断系统要求是否为初始化， 若是，则采集训练集样本对应的Wi-Fi信号的第一正交频分复用符号流数据，对采集到的第一正交频分复用符号流数据提取预配置数量采样点的第一采样数据，统计第一采样数据的幅值和相位信息得到第一粗略数据表征； 对第一粗略数据表征进行主成分分析，选取累计方差大于预配置累计特征占比阈值的主成分，得到第一精细特征，并计入训练集样本的第一特征集，基于第一特征集对参数可调的前馈神经网络分类器进行训练； 若否，则采集待测试样本对应的Wi-Fi信号的第二正交频分复用符号流数据，对采集到的第二正交频分复用符号流数据提取预配置数量采样点的第二采样数据，统计第二采样数据的幅值和相位信息得到第二粗略数据表征； 对第二粗略数据表征，利用训练集样本的主成分分析线性变换矩阵，作相同线性变换，得到第二精细特征，并计入待测试样本的第二特征集； 将第二特征集输入训练完成的前馈神经网络分类器进行识别，得到识别检测结果； 基于识别检测结果输出预警信息； 主成分分析过程中，协方差矩阵的表达式为： 其中，为协方差矩阵，为样本数量，为基于含N个样本的d维原始数据对于每一维特征去均值后的数据，d为维度数； 主成分分析过程中，基于协方差矩阵，得到精细特征，精细特征的表达式为： 其中，为精细特征，为特征向量组，由协方差矩阵的前𝑞个最大特征值对应的特征向量构成，𝑞为保留的主成分数量； 所述识别检测结果分为站立姿态场景、坐躺姿态场景和跌倒姿态场景三种情况，预警信息分为与识别检测结果对应的站立预警信息、跌倒预警信息和坐躺预警信息三种； 粗略数据表征包括幅值直方图特征、相位直方图特征和快速傅里叶变换幅值特征； 正交频分复用符号流数据的采集过程为： 接收器接收Wi-Fi信号源发送的Wi-Fi信号，对Wi-Fi信号依次进行帧检测、频率偏移修正、符号对准、相位偏移修正和信道估计，得到正交频分复用符号流数据。

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