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寻找缺失数据：无线感知中针对包丢失的 BERT 启发式方法
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究将图像学习的数据增强技术应用于WiFi CSI，提高人类活动识别模型在不同场景和系统中的推广能力。实验结果显示特定的数据增强技术组合能显著提高模型的推广能力。
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关键要点
- 基于WiFi信道状态信息（CSI）的人类活动识别实现了非接触和视觉隐私保护感知。
- 环境条件和传感硬件的变化导致模型推广能力较差，这是该领域的一个问题。
- 本研究将图像学习的数据增强技术应用于WiFi CSI，以提高模型的推广能力。
- 特别关注直视（LOS）和穿墙非直视（NLOS）场景之间的推广能力。
- 收集并公开了一个人类活动CSI振幅谱图的数据集。
- 使用EfficientNetV2架构训练活动识别模型，评估数据增强技术对模型推广能力的影响。
- 实验结果显示特定的数据增强技术组合能显著提高跨场景和跨系统的推广能力。
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