一种基于横纵笔画分解的非接触握笔姿势校准方法及系统

本发明公开了一种基于横纵笔画分解的非接触握笔姿势校准方法及系统，属于无线感知与人机交互领域。本发明通过通用WiFi网卡设备获取信道状态信息，经时频分析和突变点检测实现笔画分割与幅度数据解析；利用对抗学习提取位置鲁棒特征，通过注意力机制增强的双向长短时记忆网络模型进行握笔姿势识别；采用横纵向概率加权计算与标准姿势库的相似度，当相似度低于阈值时触发声音预警并生成可视化对比校准建议。本发明能够克服不同手写位置以及差异化手写内容带来的影响，实现了非接触式握笔姿势的精准识别与实时反馈，具有位置鲁棒性强、普适场景适用等优点。