基于Wi-Fi CSI及机器学习的环境异常检测方法.zip

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本研究提出了一种利用Wi-Fi信道状态信息(CSI)结合机器学习技术来识别和预测室内环境中异常情况的方法。通过分析无线信号变化，有效提升智能空间的安全性和用户体验。人工智能毕业设计与课程设计相关的项目可以涵盖广泛的主题和技术应用。这类项目的重点在于利用机器学习、深度学习以及自然语言处理等领域中的理论知识来解决实际问题或进行创新研究。学生可以根据个人兴趣选择不同的课题，比如开发智能推荐系统、图像识别模型或是对话机器人等。在完成此类设计时，建议首先明确项目目标和应用场景，并据此选定合适的技术方案与工具链；同时也要注重算法的优化及系统的可扩展性等方面的研究工作以提高最终成果的质量。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于Wi-Fi CSI及机器学习的环境异常检测方法.zip

优质

本研究提出了一种利用Wi-Fi信道状态信息(CSI)结合机器学习技术来识别和预测室内环境中异常情况的方法。通过分析无线信号变化，有效提升智能空间的安全性和用户体验。人工智能毕业设计与课程设计相关的项目可以涵盖广泛的主题和技术应用。这类项目的重点在于利用机器学习、深度学习以及自然语言处理等领域中的理论知识来解决实际问题或进行创新研究。学生可以根据个人兴趣选择不同的课题，比如开发智能推荐系统、图像识别模型或是对话机器人等。在完成此类设计时，建议首先明确项目目标和应用场景，并据此选定合适的技术方案与工具链；同时也要注重算法的优化及系统的可扩展性等方面的研究工作以提高最终成果的质量。

基于Wi-Fi CSI及机器学习的环境异常检测Matlab代码与项目报告(课程设计项目).zip

优质

本项目采用MATLAB编写，结合Wi-Fi信道状态信息（CSI）和机器学习技术进行环境异常检测。包含详细的设计文档与实验报告。基于Wi-Fi CSI和机器学习的环境异常感知matlab完整源码+项目报告（课程设计项目）.zip 实验环境： 1.1 发射方：普通路由器，型号待补充；2.4GHZ天线2根。 1.2 接收方：普通台式电脑，Ubuntu 12.04 LTS 64位操作系统，Intel 5300 网卡Linux 802.11n CSI tool安装配置教程可用相关技术文档获取。 1.3 分析方：普通笔记本电脑（TinkPad S3），Windows 10系统；MATLAB R2018b与接收方配置在同一局域网内。

基于Python和Wi-Fi CSI的环境异常检测源码及报告+详尽部署指南+完整数据集（优质项目）.zip

优质

本项目提供一套基于Python与Wi-Fi CSI技术实现的环境异常检测系统，包含详尽的源代码、操作报告及完整的数据集。附带详细的部署指南，便于用户快速上手和应用。适合研究和实际场景中的安全性监测需求。【资源说明】基于Python机器学习+Wi-Fi CSI的环境异常感知源码、项目报告、详细部署文档及全部数据资料（高分项目）.zip 该项目是个人高分项目，已获导师指导认可通过，并在答辩评审中获得95分。所有上传的代码经过严格测试，在功能正常的情况下才提供下载，请放心使用！本资源适合计算机相关专业的在校学生、老师或者企业员工使用，可用于毕业设计、课程设计、作业及项目初期演示等场景；同时对于初学者而言也是一个不错的学习和进阶材料。如果具备一定的基础，可以在该代码基础上进行修改以实现其他功能。欢迎下载并交流分享，共同进步！

基于机器学习的WEB异常检测.zip

优质

本项目利用机器学习算法对Web应用进行实时监控与分析，旨在自动识别并预警系统中的异常行为和潜在故障，提高系统的稳定性和安全性。在IT领域尤其是网络安全与数据分析方面，异常检测是一项至关重要的任务。基于机器学习的Web异常检测通过运用数据挖掘及模式识别技术来辨识网络流量中的不寻常行为，这些行为可能预示着潜在的安全威胁或欺诈活动。“基于机器学习的web异常检测”项目深入探讨了如何利用人工智能中的机器学习算法解决这一问题。首先需要理解什么是Web异常。在Web环境中，异常是指与正常用户行为模式显著不同的活动。这包括频繁登录失败、非典型的时间访问模式以及来自未知来源的大批量请求等。对这些异常进行实时监测和响应可以增强网站的安全性和性能表现。机器学习是实现这一目标的关键技术手段。它使系统能够通过分析大量数据来识别并区分正常与异常行为的特征。常用的机器学习方法包括监督、无监督及半监督方式： - **监督学习**：使用已标记的数据集（包含正常的和异常的行为样本）训练模型，从而构建出能有效分辨两者差异的分类器。 - **无监督学习**：在没有预先标记数据的情况下工作，尝试识别出数据中的内在结构与聚类模式，而异常点通常位于远离主要集群的位置。 - **半监督学习**：结合了有标签和无标签数据的特点，在标注样本较少时特别有用。本项目可能包括以下几个核心部分： 1. 数据预处理阶段涉及对收集到的数据进行清洗、转换及标准化以利于后续模型训练。这一步骤通常包含处理缺失值、异常值，并将非数值特征转化为数值形式。 2. 特征工程环节对于识别出异常至关重要，该过程会选取最合适的特征组合来提升检测效果。可能考虑的因素包括网络流量的统计特性（如请求频率和时间间隔）、用户行为模式以及上下文信息等。 3. 在模型选择与训练阶段中根据具体需求挑选不同类型的机器学习算法进行实验，例如决策树、随机森林、支持向量机、神经网络或聚类方法。通过交叉验证调整超参数以优化性能表现。 4. 异常检测算法将被用来预测新数据点的异常概率或者直接分类为正常或异常状态。常用的方法包括孤立森林(Isolation Forest)、单类别SVM(One-Class SVM)以及自编码器(Autoencoder)等。 5. 性能评估部分则利用准确率、召回率、F1分数及ROC曲线等指标来衡量模型在测试数据集上的表现情况。 6. 最后一步是将训练好的模型集成到实际的Web监控系统中，以便实现对异常行为进行实时检测。通过不断探索不同的数据集组合和优化算法配置，在这个项目里可以找到最有效的异常检测策略。这不仅能够提高模型识别未知威胁的能力，还能为Web安全提供坚实保障。

基于深度学习的视频异常检测方法

优质

本研究提出了一种新颖的基于深度学习技术的视频异常事件检测方法。通过分析大量监控视频数据，模型能够自动识别并标记出潜在的安全威胁或不寻常行为，提高公共安全和隐私保护水平。视频异常检测系统包含多种算法，并提供实时支持。目前实施的方法对于每种方法都应有一个Jupyter笔记本，用于评估和支持（进行样本测试并输出是否异常）以及实现实时功能。构建配置文件通过复制Config.py.example创建一个新的Config.py，其中需要设置以下参数： - DATASET_PATH：USCDped1/Train目录的路径。 - SINGLE_TEST_PATH：要运行的测试样本。 - RELOAD_DATASET：布尔值。如果是首次读取数据库，则设为True；否则从缓存中加载数据。

Matlab步态检测代码-Wi-Fi CSI研究精华: https://github.com/wuzhig...

优质

该GitHub项目提供了基于Wi-Fi CSI信号进行步态检测的MATLAB代码。适用于无线通信和生物医学工程领域，助力研究人员分析人体移动模式及健康状况。关于MATLAB步态检测代码项目“Awesome-WiFi-CSI-Research”，由于个人原因无法继续维护及回复各位的问题。欢迎有志之士托管本项目，有兴趣者可通过邮件联系我。该项目主要涉及理论与仿真的交流，对于实际数据处理，请参考SpotFi作者的主页和相关项目页面。需要注意的是，因为SpotFi文献中使用了ArrayTrack中的射频校准方法，在直接处理CSI数据时可能无法达到预期效果。 MATLAB代码用于实现SpotFi论文中的角度到达估计算法，设置如[1]文中第4节所述。操作步骤如下：按照[2]文中的描述对接收无线电链路进行校准；将CSI重塑为90x1的向量，其中前30个元素对应第一组子载波。

利用机器学习进行Web异常检测

优质

本研究运用机器学习技术，旨在自动识别和预测网络环境中出现的各种异常情况，保障Web服务的安全与稳定。通过分析大量日志数据，模型能够有效区分正常流量与潜在威胁，为网站运营提供有力支持。 Web防火墙构成了信息安全的第一道防线。随着网络技术的迅速发展，新的黑客攻击手段不断出现，给传统的规则型防火墙带来了挑战。传统WEB入侵检测方法通过维护规则集来拦截恶意访问。然而，在灵活多变的黑客面前，固定的规则很容易被绕过，并且基于以往知识构建的传统规则库难以有效应对未知（0day）威胁。此外，随着攻防对抗水平的提升，防御方构造和维护这些复杂规则的成本也变得越来越高。相比之下，利用机器学习技术的新一代WEB入侵检测系统有望克服传统方法中的不足之处，在网络防护领域开拓新的发展道路和技术突破点。通过大规模数据集进行自动化的学习训练过程，使得机器学习在图像识别、语音处理以及自然语言理解等多个方面已经取得了显著成果和广泛应用。不过，将这一先进技术应用于WEB安全防御同样面临诸多挑战，其中最突出的问题之一就是如何获取准确的标注样本用于模型训练与评估。