【最新成果】基于时间编码超表面的跌倒特征模拟与Wi-Fi感知数据集辅助构建（视频）

本文介绍了基于时间编码超表面的跌倒特征模拟与Wi-Fi感知数据集辅助构建的研究。背景方面，Wi-Fi感知技术因其非侵入性和低成本优势，成为智能健康监测的重要创新，但数据集构建面临挑战。研究目的是通过时间编码超表面模拟人体运动特征，解决数据采集中的风险和伦理问题，并提升数据多样性。结论表明，该方法生成的信号保留了动作的多普勒特征，显著提高了分类准确率，优于传统数据增广方法。