Advertisement

WiAR:基于WiFi的活动识别数据集中的信号检测MATLAB代码。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
信号检测的MATLAB代码,结合无线局域网技术,构建了基于WiFi的活动识别数据集,即WiAR数据集。该数据集包含了16种不同的活动类型,其中包括10位志愿者的粗粒度活动和手势数据,每位志愿者完成了30次实验。为了方便读者理解,我们仅选取了三位志愿者的活动数据集作为示例,例如志愿者A、志愿者B和志愿者C。值得注意的是,您可以从WiAR数据集的原始数据中提取RSSI和CSI值。此外,我们还为初学者提供了相应的代码资源,旨在促进学术交流与新思路的分享,从而推动该领域的研究发展。本资源包含以下几个部分:第一节详细介绍了设备配置信息,包括T400笔记本电脑和5300卡等硬件设备。采样率设定为30Hz,并提供了三触角的相关具体参数供参考。第二节阐述了数据格式的详细说明,指出我们提供的是接收方接收到的原始数据。每个活动包含30个样本数据,共由十名志愿者参与收集。文件命名规则为csi_ai_j.dat, 其中i代表第i个志愿者的ID, j代表第j个样本的数据。第三节列出了WiAR数据集包含的16种活动类型:水平臂动作、高臂波动作、两只手挥手、高投掷、画勾、折腾纸、前踢侧踢、弯曲拍手、行走、打电话、喝水、坐下、蹲下等。这些都是原始采集到的数据。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • MATLAB-WiARWiFi
    优质
    WiAR是专门用于基于WiFi信号进行人体活动识别的数据集。本项目提供使用MATLAB编写的信号处理与模式识别代码,助力研究者深入分析和理解无线电信号在不同人类活动中的表现特性。 信号检测的MATLAB代码适用于基于WiFi的活动识别数据集(WiAR)。该数据集包含了16种不同的活动,由十名志愿者参与完成,每位志愿者完成了30次实验。这里仅展示三个志愿者的数据:A、B 和 C。 从原始 WiAR 数据中可以提取RSSI和CSI信息。我们还为初学者提供了部分代码以供参考,旨在促进与其他研究人员的交流与合作,在该领域内激发新的想法和发展方向。 设备配置: - 设备型号:T400笔记本电脑 - 网卡型号:5300卡 - 采样频率:30Hz 数据格式说明: 接收端接收到的数据为原始形式,每个活动包含30个样本。文件名 csi_ai_j.dat 表示第i位志愿者的第j次试验。 十六种活动包括但不限于以下内容: 1. 水平臂波 2. 高臂波 3. 双手挥手 4. 上抛动作 5. 画勾 6. 折叠纸张 7. 前踢腿 8. 侧踢腿 9. 弯曲手臂 10. 拍掌 此外还有: - 走路时打电话 - 饮水动作 - 就坐姿态 - 下蹲姿势 请注意,以上数据为未经处理的原始资料。
  • WiFi
    优质
    本研究构建了一个基于WiFi信号的动作识别数据集,通过分析人体动作对无线信号的影响,为非接触式行为识别提供新的视角和数据支持。 我计划创建一个基于无线信号的动作数据集,主要用于研究CSI(信道状态信息)动作识别,并评估同行的研究成果。
  • MATLAB
    优质
    本资源提供用于动物识别的MATLAB数据集及示例代码,涵盖多种动物图像和标注信息,适用于计算机视觉与机器学习研究。 压缩文件包含有关动物的数据,其中包括图像和MATLAB代码,并且可以一键运行。
  • ——适用和监锻炼
    优质
    本数据集包含各类运动的详细记录,旨在通过穿戴设备精准捕捉、分析用户的锻炼动作与强度,助力开发高效的运动识别及监控系统。 该项目的重点是通过捕捉并处理关键身体关节的角度来分析常见运动中的人体动作。我们利用视频数据,在各种练习(如俯卧撑、开合跳、引体向上、深蹲和俄罗斯转体)中提取以下身体部位的逐帧角度。对于姿态估计,使用MediaPipe检测身体地标,并采用YOLOv6进行对象检测以提高准确性。 此数据集可用于多种应用: 形式校正:通过将这些角度与标准基准比较,可以提供反馈来改善锻炼姿势。 性能跟踪:用户可以通过分析关节角度随时间的变化来监测他们的进步。 姿势分类:可以训练机器学习模型区分正确和错误的姿势,从而开发智能健身助手。 实时反馈系统:结合姿态估计和实时视频,可开发出指导用户的实时锻炼系统。
  • WiFiCNN固体Matlab
    优质
    本项目提供了一种利用MATLAB实现的基于WiFi信号的卷积神经网络(CNN)模型,用于物体识别研究。代码详细展示了如何通过分析无线电信号特征来识别不同类型的固体物品。 项目概述:本项目采用Matlab为主要开发语言,旨在通过WiFi信号检测技术实现对固体物质的识别。整个项目包含238个文件,其中包括170个Matlab数据文件(.mat)、64个Matlab脚本段落件(.m)、3个图表文件(.fig)以及1个版本控制忽略文件(.gitignore)。系统利用卷积神经网络(CNN)作为核心识别算法,通过对WiFi信号进行深度学习分析来实现高精度的固体物质分类。该项目为研究WiFi信号在固体识别领域的应用提供了宝贵的源码资源和实践平台。 文件类型概览: - .mat 文件:170个,存储了大量的数据集和模型参数。 - .m 脚本:64个,包含核心算法、数据处理、模型训练与测试等Matlab代码。 - .fig 文件:3个,展示了关键图表和可视化结果。 - .gitignore 文件:1个,用于版本控制时忽略不必要的文件。 项目的结构简洁高效,旨在为相关领域的研究者和工程师提供一个便捷的固体识别系统开发与测试环境。
  • MATLAB-用字电表
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB的数字识别代码,专门针对数字电表上的读数进行自动检测和解析。通过图像处理技术,准确提取并识别电表显示的数字信息,提高数据采集效率与准确性。 数字识别的MATLAB代码通过CNN实现: 训练步骤: 1. 下载并进入examples/digit/目录。 2. 运行creat_digit.sh脚本以创建用于训练的LMDB数据库。 3. 执行Solve.sh来训练数字模型。 测试步骤: 1. 下载预训练模型或使用自己训练的模型。 2. 在MATLAB中运行demo.m文件,确保已安装Matcaffe和Python绑定。
  • 智能手机人类
    优质
    本数据集通过智能手机传感器收集人类日常活动信息,涵盖多种场景与行为模式,旨在促进智能生活研究与发展。 类活动识别数据库是基于30名受试者的记录建立的,在进行日常生活活动(ADL)期间,他们携带了一个嵌入式惯性传感器的腰装智能手机。数据集中的每条记录提供以下信息:加速度计三轴加速度(总加速度)和估计的身体加速度;陀螺仪三轴角速度;包含时域和频域变量的561特征向量;活动标签以及参与实验主体的身份标识符。该实验在30名年龄介于19至48岁的志愿者中进行,每个人都在腰间佩戴了三星Galaxy S II智能手机,并进行了六项不同活动(行走、上楼、下楼、坐立、站立和躺卧)。
  • MATLAB红绿灯交通
    优质
    本项目利用MATLAB开发了一套高效的红绿灯交通信号识别系统,通过图像处理技术准确区分不同颜色的交通信号灯状态。该系统适用于智能驾驶辅助领域,提高道路行驶的安全性与效率。 交通信号灯是智能车辆在城市环境中行驶的重要指示标志,在保障交通安全方面发挥着关键作用。通常设置于交叉路口的交通信号灯为智能车辆提供了方位信息,识别这些信号灯的状态对于智能驾驶系统至关重要。 红绿灯识别技术是智能交通系统的组成部分之一,并对无人驾驶及辅助驾驶系统的进步具有促进作用。常见的红绿灯识别方法包括基于颜色的方法和模板匹配法。在简单环境下,通过利用不同颜色空间中的信号灯特征(如特定的颜色)进行图像分割,再结合形状等其他特性来进一步确定目标区域。 本项目采用设定HSV阈值范围的方式检测交通信号灯;对提取的红绿灯颜色进行二值化处理,并执行膨胀、腐蚀操作以优化图像质量;通过连通域判断和裁剪等方式完成最终识别。
  • 扩频估计
    优质
    本研究聚焦于信号检测与识别领域中扩频信号的参数估计问题,探讨了在复杂电磁环境下的高效算法和模型构建。 扩频信号参数估计涉及完整仿真扩频信号通信过程,包括信号生成、信号检测、调制识别、信号解调以及信号的参数估计等内容。支持m码、gold码及周期性扩频码(如127、255、511和2047等)。
  • 癫痫发作
    优质
    本项目致力于通过分析信号识别数据集来开发算法,以准确预测和识别癫痫发作前兆信号,旨在提高患者生活质量并提供及时医疗干预。 我将 EEG 信号识别的数据集从 Kaggle 上搬运过来,原网站上的数据已被删除。希望这个数据集能对大家的学习有所帮助,感兴趣的同学可以去 Kaggle 查看。