1.一种饮水行为感知方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，数据预处理

对采集到的CSI的原始相位进行偏移消除，然后对经过偏移消除后的原始相位做差获得相位差以消除时间延迟，再进行异常值去除和数据平滑处理；

S2，动作分割与识别

将步骤S1所得的相位差信号进行分割，识别出其中的饮水行为；

S3，饮水量估计

分析饮水行为，对饮水方式进行划分，并对每种饮水方式下的吞咽进行检测估计，建立饮水量估计模型，进行饮水量估计。

2.根据权利要求1所述的一种饮水行为感知方法，其特征在于，步骤S1中，通过汉佩尔辨识法进行异常值的去除，通过20点滑动均值滤波对获得的数据进行平滑处理。

3.根据权利要求1或2所述的一种饮水行为感知方法，其特征在于，步骤S2中，所述动作分割与识别包括对连续动作和非连续动作的分割与识别，以获取其中的饮水行为。

4.根据权利要求3所述的一种饮水行为感知方法，其特征在于，步骤S3中，饮水行为的划分方式为：以饮水行为信号做为输出，向口中倒水至放下手臂之间的时长T作为第一判定条件，当第一次吞咽结束到第二次吞咽结束的时间差Δt＜T/2时，判定用户为单口饮；

否则判定用户为多口饮，通过功率谱密度检测用户是否存在呼吸运动，若存在呼吸运动，则判定用户为多口缓饮；若不存在呼吸运动，则判定用户为多口急饮。

5.根据权利要求4所述的一种饮水行为感知方法，其特征在于，所述饮水量估计模型为：式中D为饮水形式，1表示多口缓饮，2表示单口饮，3表示多口急饮，n为一次饮水循环中吞咽次数。

6.一种非连续动作的分割与识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1,经过主成分分析得到包含动作信息的第一主成分h1；并计算h1的一阶差分S2,对获得的一阶差分 做40点滑动均值滤波得到 然后对 求信号的上包络与下包络，计算上包络与下包络差值的绝对值，得到包络差；

S3,得到CSI序列中所有动作发生点位置向量，将位置向量中第一个点记录到开始点中。

7.一种连续动作的分割与识别方法，其特征在于，包括以下步骤：(I)：确定双窗口大小，假定两个窗口的大小由元动作的持续时间决定，提取元动作模板库中的所有元动作的持续时间，并将最大持续时间作为外窗口大小，最小持续的时间作为内窗口大小，将内窗口嵌套在外窗口中，并将两者的起始位置置于信号开始点；

(II)：确定连续动作的开始动作，当内窗口大小不大于外窗口大小时，计算并比较内窗口中的信号与所有元动作之间的DTW距离，选择DTW距离最小时的元动作类别作为连续活动的起始动作类别，此时的内窗口结束位置为开始动作结束点；

(III)：分割后续连续动作，在确定连续动作的开始动作之后，将内窗口的大小设置为初始值，即所有元动作的最小持续时间，同时将内外窗口滑动到开始动作的结束点，作为新的分割起始点；

(IV)得到最终动作序列。

8.根据权利要求7所述的一种连续动作的分割与识别方法，其特征在于，步骤(III)的具体方法为：首先检查转移矩阵中开始动作的转移关系，然后计算和比较元动作模板库中与将要转移的元动作的相似性；

若候选动作是唯一的，将内窗口信号迭代的与唯一的候选动作进行比较，并将DTW距离最小时的内窗口结束位置作为下一个分割动作的结束点；如果候选动作为多个，则计算每个候选动作对应的转移权重；

对转移权重进行筛选，获得与前一分割动作关联性最强的候选动作。

9.根据权利要求8所述的一种连续动作的分割与识别方法，其特征在于，所述筛选的具体方法为：对所有的转移权重进行排序，若最大转移权重是否超过2/3，则以最大转移权重对应的转移动作作为开始动作的候选动作，舍弃其他；

否则，判定数值最大的两个转移权重最大的前两个转移权重的和是否超过2/3，若满足则保留其对应的转移动作作为候选动作，舍弃其他；

否则，对所有转移权重进行排序，重复判断与剔除位于末尾的小于最大权重一半的权重所对应的候选动作；

若以上筛选未剔除任何候选动作则保留所有候选动作。

10.根据权利要求9所述的一种连续动作的分割与识别方法，其特征在于，步骤(V)中，当剩余信号长度小于外窗口大小时，若其长度介于内外窗口大小之间，则将外窗口大小改为剩余信号长度；若其不大于内窗口大小，则无需迭代，直接将其与模板库中元动作比较，最终，将每种可能的动作序列包含的动作的转移权重相乘，值最大的动作序列为最终对分割结果，并同步输出每个动作的边界以及动作类别。