csi-sensing：リアルタイムWi-Fi信号処理による活動・位置認識システム

概要

csi-sensingは、Wi-Fiのチャネル状態情報（Channel State Information, CSI）を活用したリアルタイムのセンシングシステムです。複数のWi-Fiデバイスから収集されるCSIデータに対し、Butterworthフィルタによるノイズ除去などの前処理を施し、深層学習モデルを用いてユーザーの活動や位置を高精度に認識します。また、認識結果は視覚的にフィードバックされるため、システムの動作や精度を直感的に把握可能です。Pythonで実装されており、研究や実験に適した柔軟な構成を持っています。

主な特徴

複数Wi-FiデバイスからのリアルタイムCSIデータ収集に対応
Butterworthフィルタを用いた高度な信号前処理によるノイズ除去
深層学習による活動認識および位置推定機能の実装
視覚的に認識結果をフィードバックするインターフェースを備える

技術的なポイント

本リポジトリの中心技術は、Wi-FiのCSIデータを用いたセンシングシステムの構築にあります。CSIは、Wi-Fi送受信時のチャネルの周波数特性を示す情報で、環境内の人物の動きや位置に敏感に反応します。これをリアルタイムに取得・処理することで、非接触の活動認識や位置推定が可能となります。

システムは複数のWi-FiデバイスからのCSIデータを統合的に扱い、より精度の高い解析を実現しています。このマルチデバイス対応は、単一デバイスに比べて環境変動に強く、多様な視点からの情報取得を可能にします。

CSIデータは生の状態ではノイズや不要成分が多く含まれるため、Butterworthフィルタを用いた信号処理が施されます。Butterworthフィルタは、滑らかな周波数応答を持ち、信号の重要な特徴を損なうことなく不要成分を効率的に除去するため、本システムの前処理として適しています。これにより、後続の深層学習モデルの入力品質が向上し、認識精度の向上に寄与します。

深層学習モデルは、フィルタ処理済みのCSIデータから特徴抽出を行い、ユーザーの活動（例えば歩行や静止など）や位置を推定します。具体的なモデル構造はリポジトリ内で定義されており、CNNやRNNなどの時系列・空間情報を扱うネットワーク構造が用いられていると推測されます。これにより、動的な環境変化や複雑な動作パターンの認識が可能です。

さらに、認識結果はリアルタイムで視覚的にフィードバックされる仕組みを備えるため、ユーザーや開発者はシステムの動作状況や認識精度を直感的に把握できます。これはデバッグや改良、ユーザーインターフェースの観点で大きなメリットとなります。

全体として、csi-sensingはWi-Fi CSIを用いたセンシング技術の実用的かつ拡張性の高い実装例であり、研究開発や実験環境において有用なリソースとなっています。Pythonベースの実装はカスタマイズ性に優れ、他のセンシング技術や機械学習モデルとの組み合わせも容易です。

まとめ

リアルタイムCSI処理と深層学習を組み合わせた先進のWi-Fiセンシングシステムです。