CSI

CSI HAR

1.0

单个人，一个位置，巴特沃斯低通，PCA，一个天线对，滤波5个统计特征，机器学习方法提升树

2.0

四个人，一个位置，巴特沃斯低通，PCA，一个天线对，5个统计特征，多个机器学习方法

2.1

四个人，一个位置，巴特沃斯低通，PCA，一个天线对，11个统计特征，多个机器学习方法

3.0

四个人，一个位置，巴特沃斯低通，PCA，九个天线对，81*9输入CNN

3.1

四个人，一个位置，巴特沃斯低通，PCA，九个天线对，81*9输入CNN，使用pytorch重构

3.2

创建自己的数据集，但是速度特别特别特别慢

3.3

四个人，一个位置，巴特沃斯低通，30路子载波，一个天线对，81*30输入CNN。修改了网络，添加了一个全连接层。 （模型不收敛可能是全连接层的输入输出分配不好，也可能是学习率的问题，目前0.001）

3.4

按不同人划分训练集和测试集