1.基于最佳检测门限的行为提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：利用滑窗技术提取出训练数据的CSI信号流中的方差特征xt，其中静默状态下的方差特征矩阵表示为x0，行为状态下的方差特征矩阵表示为x1；

步骤二：利用核密度估计方法分别对x0中的元素和x1中的元素进行概率密度估计，得到静默状态与行为状态下信号方差的分布函数 和步骤三：遍历求取各个门限值κj下的虚警率Pe0,j和漏警率Pe1,j；

步骤四：将使Pe,j＝Pe0,j+Pe1,j达到最小的κj作为最佳检测门限κ；

步骤五：设定缓存带大小S，并初始化缓存带，cache＝0；

步骤六：利用滑窗技术计算当前时刻数据方差δt；

步骤七：比较δt与κ大小，若δt≥κ，进入步骤八；否则，进入步骤五；

步骤八：缓存加1，cache＝cache+1；

步骤九：观察缓存带是否已满，若cache>S，表示缓存带已满，进入步骤十；否则，进入步骤六；

步骤十：记录当前时刻为行为开始时刻t0；

步骤十一：清空缓存带cache＝0；

步骤十二：利用滑窗技术计算当前时刻的δt；

步骤十三：比较当前时刻的δt与最佳检测门限κ的大小，若δt<κ，进入到步骤十四；否则，进入步骤十一；

步骤十四：缓存加1，cache＝cache+1；

步骤十五：观察缓存带是否已满，若cache>S，表示缓存带已满，进入到步骤十六；否则，进入到步骤十二；

步骤十六：记录当前时刻为行为结束时刻t1；

步骤十七：运算结束，返回t0～t1时间段的数据。

2.根据权利要求1所述的基于最佳检测门限的行为提取方法，其特征在于：所述步骤一中：其中，l表示滑窗长度，|H0(t+i)|和|H1(t+i)|分别表示t+i时刻静默状态和行为状态接收的CSI数据的幅值；n0和n1分别表示静默状态和行为状态接收的CSI信号数据量。

3.根据权利要求2所述的基于最佳检测门限的行为提取方法，其特征在于，所述步骤二中：其中，x表示待估计特征点。

4.根据权利要求3所述的基于最佳检测门限的行为提取方法，其特征在于，所述步骤三中：其中，κj表示一个门限值。

5.根据权利要求4所述的基于最佳检测门限的行为提取方法，其特征在于，所述步骤六中：其中，|Hr(t-i)|表示实时采集的t-i时刻的CSI数据的幅值。