《表1 模型所选特征：基于信道状态信息的室内人数统计方法》

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《基于信道状态信息的室内人数统计方法》

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至此，我们已经得到了较为准确的CSI数据流。接下来我们需要对CSI中H矩阵进行特征的提取，CSI的幅度较为敏感，为了充分利用CSI的幅度信息，得到更准确的预测结果，我们还对CSI的幅度矩阵进行了FFT（快速傅里叶变换）得到CSI幅度的多普勒频谱[13]，这种方法的基础是在接收端计算得到的多普勒频谱会随着场景房间内的活动人群密度的增加而增加，得到多普勒频谱后我们可以计算出频谱特征（spectral features）来；其次，CSI的相位对于移动的人也非常敏感，综上，我们选取了CSI的幅度、CSI幅度的多普勒频谱、CSI的相位的统计特征见表1[14]。