基于ESP32的物联网可穿戴传感器系统架构在人类活动分类中的应用研究

本研究针对现有人类活动识别(HAR)技术存在的隐私泄露、电池续航和成本高等问题，创新性地采用ESP32物联网芯片构建Wi-Fi感知系统。通过提取信道状态信息(CSI)，结合Hampel滤波、PCA降维和DWT特征提取，利用DTW-KNN算法实现六类人体活动的识别，平均准确率达98.6%。该系统以不足50美元的成本实现了与高端Intel 5300方案相当的性能，为智能家居和健康监测提供了可扩展解决方案。

　　

在智能健康监测和智能家居领域，人类活动识别(HAR)技术正面临三重困境：基于摄像头的方法存在隐私泄露风险，可穿戴设备受限于电池续航，而高精度的Wi-Fi感知方案又依赖昂贵的Intel 5300网卡或软件定义无线电(SDR)平台。这些技术瓶颈严重制约了大规模应用部署。

针对这一现状，研究人员开发了一套基于ESP32物联网芯片的创新系统。这个成本不足50美元的方案，巧妙利用了Wi-Fi信号中的信道状态信息(CSI)来捕捉人体活动特征。实验证明，该系统对站立、行走、挥手、跑步、坐下和跳跃六类活动的识别准确率高达98.6%，与价值数千美元的传统方案性能相当。相关成果发表在《Measurement: Sensors》期刊。

研究团队采用了几项关键技术：首先通过ESP32模块提取CSI数据，利用Hampel滤波器(一种改进的中值滤波器)和Gaussian滤波器进行数据预处理；接着采用主成分分析(PCA)将数据维度从128×N降至4×N；然后通过离散小波变换(DWT)提取特征；最后结合动态时间规整(DTW)和K近邻算法(KNN)进行分类。实验招募了10名19-27岁的志愿者(5男5女)在7.5m×5.5m的实验室内采集数据。

在系统架构方面，研究团队设计了完整的信号处理流程：发送和接收节点均采用ESP32模块，工作频率2.4GHz，带宽40MHz。接收节点通过ping命令获取CSI数据，经串口传输至计算机处理。数据分析显示，当采样频率达到50Hz时，系统对快速动作(如跳跃)的识别准确率可达100%。

数据预处理环节的创新尤为突出。相比传统中值滤波器，Hampel滤波器不仅将处理延迟从20.4ms降至2.1ms，还保留了更多有效信息。通过设置窗口宽度z和调整参数u，该滤波器能自适应地识别和修正异常值。高斯滤波器则有效消除了高频噪声，两者协同工作使信号质量显著提升。

降维处理展现了PCA的强大效能。研究发现前4个主成分就包含了98%的信息量，将数据维度从128维压缩到4维，大幅降低了后续计算复杂度。DWT进一步将数据长度从478点缩减到30点，同时保留了关键特征。

分类算法采用DTW-KNN组合，有效解决了不同个体动作节奏差异带来的时序对齐问题。实验显示，该系统在25Hz采样率下，对跑步和坐下的识别准确率比现有方案高出9%，平均准确率达94.2%。即便与采样率1kHz的高端系统相比，其性能差距也不超过4%。

成本效益分析表明，整套系统造价仅35-50美元，比需要800美元电脑和1000美元SDR平台的传统方案降低了一个数量级。ESP32模块的峰值功耗仅0.696W，不足普通路由器的1/3，解决了长期监测的能耗问题。

这项研究的重要意义在于：首次验证了低成本物联网芯片在HAR领域的可行性，突破了Intel 5300的技术垄断；提出的Hampel-PCA-DWT处理流程为高维时序信号分析提供了新思路；系统可直接集成到智能家居设备或独立工作，具有极高的商业转化价值。未来，研究团队计划在ESP32芯片上实现边缘计算，进一步降低对外部处理单元的依赖。

论文的CRediT贡献声明显示，V. Mahalakshmi和Ismail Keshta负责引言与文献综述，Pramod Kumar和Manisha Bhende完成技术章节与结果分析，Swatiben Yashvantbhai Rathod负责文稿润色，Janjhyam Venkata Naga Ramesh进行最终修订。这种分工协作模式确保了研究的深度与完整性。

这项成果为普惠型健康监测技术发展指明了方向，特别是在老年看护和智能家居领域具有广阔应用前景。其创新性地将通信芯片"变废为宝"用作生物传感器，为物联网设备的跨领域应用提供了典范。随着5G技术的普及，这种基于无线信号的分析方法有望催生更多低成本、高精度的生物识别应用。