美国国家标准与技术研究所（NIST）的研究人员开发了一种基于WiFi信号的微小变化来监测呼吸的方法。他们说，他们的BreatheSmart深度学习算法可以帮助检测家庭中是否有人有呼吸问题。

WiFi信号几乎是无处不在的。它们在试图连接设备和路由器时，会从表面反弹并穿过。但是任何运动都会改变信号的路径，包括我们呼吸时身体的运动方式，如果我们有任何问题，这可能会改变。例如，如果你在咳嗽，你的胸部会有不同的移动。

其他研究人员已经探索了使用WiFi信号来检测人和运动，但他们的方法需要专用的传感设备，而且他们的研究提供的数据有限。几年前，一家名为Origin Wireless的公司开发了一种可与WiFi网状网络配合使用的算法。同样地，NIST说BreatheSmart可以与市场上已有的路由器和设备一起使用。它只需要一个路由器和连接的设备。

科学家们改变了路由器上的固件，使其更频繁地检查 "频道状态信息"，或CSI。CSI是指从一个设备，如电话或笔记本电脑，发送到路由器的信号。CSI信号是一致的，路由器了解它们应该是什么样子，但环境中的偏差，如信号受到表面或运动的影响，会修改信号。研究人员让路由器每秒请求这些CSI信号多达10次，以更好地了解信号是如何被修改的。

研究小组用一个人体模型模拟了几种呼吸条件，并用一个现成的路由器和接收设备监测CSI信号的变化。为了理解他们收集的数据，NIST的副研究员Susanna Mosleh开发了这个算法。在一篇论文中，研究人员指出，BreatheSmart在99.54%的时间里正确识别了模拟的呼吸状况。

Mosleh和负责NIST共享光谱计量学研究的Jason Coder希望开发者能够利用他们的研究创造出能够用现有硬件远程监测一个人的呼吸的软件。"我们收集数据的所有方式都是在接入点（在这种情况下是路由器）的软件上完成的，这可以由手机上的一个应用程序完成，"Coder说。"这项工作试图阐述某人如何能够开发和测试他们自己的算法。这是一个框架，帮助他们获得相关的信息"。