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本发明公开了一种基于Wi?Fi信道状态信息的人体动作识别方法,属于移动通信领域;包括划分CSI数据集;运用Hampel滤波和滑动平均滤波对CSI数据集内的CSI数据进行滤波;利用LOF算法分析每类动作所有子载波的CSI幅度的平均值和标准差是否远离中心,选取LOF值1的子载波,最终选择同时满足50%以上动作种类的连续子载波作为稳定子载波;提取CSI数据的时域特征和频域特征;采用精细KNN分类算法对人体动作进行分类识别。本发明基于无线、无接触和无特殊传感器,能够在室内环境下,实现较高精度的人体动作识别,并且在跨环境和跨用户上有良好的性能。