基于Wi-Fi CSI和胶囊网络的纺织纤维识别方法

doi:10.13873/J.1000-9787(2025)03-0107-04

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基于Wi-Fi CSI和胶囊网络的纺织纤维识别方法

更新时间：2025-09-11

- 基于Wi-Fi CSI和胶囊网络的纺织纤维识别方法
- Issue 3, Pages: 107-110+116(2025)
- 作者机构：
  
  西安工程大学计算机科学学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2025)03-0107-04
  CLC： TN92;TS102
- Published：2025
- 稿件说明：
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[J]. 2025, (3): 107-110+116.
DOI：

[J]. 2025, (3): 107-110+116. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2025)03-0107-04.

摘要

针对传统纺织纤维识别方法中存在识别周期长、技术障碍高、检测仪器昂贵、且对专业人员依赖性强等问题，提出了一种基于Wi-Fi信道状态信息(CSI)的纺织纤维识别方法。首先，采集Wi-Fi信号的CSI并进行去噪处理；然后，提取小波包分解的时频特征，采用主成分分析(PCA)进行数据降维；最后，通过基于多头自注意力(MHSA)机制的胶囊网络(CapsNet)对输入特征矩阵的时空特征进行有偏向的提取，输出样本所属类别的概率。实验结果表明：该方法可以有效识别纺织纤维的种类，在室内独立环境下，平均识别率达到93.8%

证明了该方法的有效性和通用性，与现有的纺织纤维识别方法相比，具有更大的技术优势和更加广阔的现实应用前景。

Abstract

关键词

Keywords

references

Luo Junli,Lu Kai,Zhong Yueqi,Zhang Boping,Lv Huizhu.Cashmere and wool identification based on convolutional neural network[J].Journal of Engineered Fibers and Fabrics,2021.

Chao Li,Fan Li,12,Wei Du,Lihua Yin,Bin Wang,Chonghua Wang,Tianjie Luo.A Material Identification Approach Based on Wi-Fi Signal[J].Computers, Materials & Continua,2021.

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