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GCU_WifiSensing模型代码位于MATLAB。

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简介：
HH模型代码MATLABGCU_WifiSensing，此页面详细阐述了如何在本项目中有效利用这些库。我们项目采用了FairMOT和Linux802.11nCSI工具库，并在处理数据时分别依赖于它们的功能。具体而言，我们利用FairMOT对从初始摄像头获取的视频数据进行对象识别和跟踪，同时借助Linux802.11nCSI工具库来采集和量化Wi-FiCSI数据。由于采用Wi-Fi感应技术，因此建议参考并安装802.11nCSITool，并下载我们的CSI文件（请参阅相关链接）。该文件负责读取CSI数据并生成CSI矩阵。随后，需要安装成功下载的文件：通过`git clone https://github.com/jyoonlee/GCU_WifiSensing.git`命令克隆项目仓库。在MATLAB环境中，执行`cd CSI; cd matlab; run read_bf_socket.m`命令。最后，在终端中执行以下步骤：`sudo stop network-managersudo modprobe-riwlwifimac80211sudo modprobe iwlwificonnector_log=0x1`，并在另一个终端连接Wi...

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  • HH模型的MATLAB代码-GCU_WifiSensing: GCU_WifiSensing
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    GCU_WifiSensing是基于HH模型的MATLAB实现项目，专注于利用Wi-Fi信号进行环境感知和分析。 在我们的项目HH模型代码MATLABGCU_WifiSensing页面上详细介绍了如何使用FairMOT和Linux802.11nCSI工具库。这些库用于从初始摄像头接收的视频数据中识别并跟踪对象，以及收集、量化来自接入点（AP）的Wi-Fi CSI数据。 我们利用Wi-Fi感应技术进行CSI数据分析。为了开始，请参考相关文档安装802.11nCSITool，并按照说明在Matlab环境中设置程序以读取我们的CSI文件。随后，在MATLAB中运行以下命令来配置环境： ```matlab git clone https://github.com/jyoonlee/GCU_WifiSensing.git cd CSI cd matlab run read_bf_socket using Matlab ``` 同时，请在终端执行如下指令，以确保Wi-Fi模块能够正常工作： ```bash sudo stop network-manager sudo modprobe -r iwlmvm iwlwifi connector_log=0x1 ``` 请在一个新的终端窗口中连接WiFi。
     
  • 关于MATLAB中的ARMA模型及AR模型MATLAB代码
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    本资源提供有关于MATLAB环境下AR（自回归）与ARMA（自回归移动平均）模型的基础理论介绍及其具体实现代码，帮助用户掌握相关建模技巧。 使用MATLAB进行平稳时间序列的分析、建模以及预测（ARMA模型）。
     
  • 基于MATLAB的PQFT模型代码
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    本简介提供了一段使用MATLAB编写的PQFT（可能指的是参数化量子费曼图）模型代码。该代码实现了对复杂量子系统的精确建模与仿真，适用于学术研究及工程应用中的高级计算需求。 四元傅里叶变换（PQFT, Quaternary Fourier Transform）是一种在复数域基础上引入了四元数的二维傅里叶变换扩展。它能够更好地处理图像中的空间和方向信息，在目标检测、特征提取以及图像分析等领域有广泛应用。 实现PQFT时，首先需要理解四元数的基本概念：一个实部加上三个虚部构成，表示为\( q = a + bi + cj + dk \)，其中\( a, b, c, d \)是实数，而\( i, j, k \)满足 \(i^2 = j^2 = k^2 = ijk = -1\)。四元数在图像处理中特别有用，因为它可以描述旋转和平移等空间变换。 在MATLAB环境中实现PQFT的步骤包括： 1. **预处理**：对输入图像进行归一化。 2. **构造四元数**：将每个像素点灰度值映射到对应的四元数上。 3. **傅里叶变换**：使用`fft2`函数执行二维傅里叶变换。 4. **PQFT获取**：通过结合傅里叶变换结果进行特定的四元数乘法运算，得到PQFT谱。 5. **后处理**：对PQFT谱实施频率域滤波（如高通或低通），以突出或抑制特定频率成分。 6. **反变换**：使用`ifft2`函数将频域结果转换回空间域图像。 7. **目标检测**：通过分析PQFT的结果，可以定位和识别出感兴趣的目标区域。 利用PQFT进行显著性检测的MATLAB代码可能包括数据读取、四元数运算、傅里叶变换、滤波及反变换等步骤，并且使用特定阈值或算法确定图像中的显著性区域。此外，为了优化性能与可视化效果，可能会涉及额外处理如平滑和边缘检测。 总之，在MATLAB中实现PQFT是一个结合数学原理、图像处理技术和编程技巧的过程，对于理解和应用这一理论具有重要的实践意义。通过学习这段代码，我们可以深入了解PQFT在目标识别和显著性分析中的作用，并可能将其应用于其他图像处理任务之中。
     
  • 基于Matlab的ARMA模型代码
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    本项目提供了一套利用MATLAB语言编写的自动回归移动平均（ARMA）模型代码，适用于时间序列分析与预测任务。 欢迎下载ARMA模型的Matlab代码。
     
  • 基于MATLAB的黑箱模型代码-MATSuMoTo: MATLAB代理模型工具箱
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    MATSuMoTO是用于处理复杂优化问题的MATLAB工具箱，采用黑箱模型方法，为科研和工程领域提供高效的解决方案。 关于黑箱模型的Matlab代码，在这里可以讨论如何编写和实现这类模型的相关技术细节及方法。如果有兴趣了解具体的例子或示例代码，可以通过搜索相关文献和技术文章获取更多信息。
     
  • 基于MATLAB的SVR模型代码.m
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    本代码为基于MATLAB开发的支持向量回归(SVR)模型，适用于数据预测与分析任务。通过调整参数可优化模型性能，适合科研及工程应用需求。 需要在MATLAB中安装深度学习包。
     
  • 基于MATLAB的TVP-VAR模型代码
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    本简介提供了一套使用MATLAB编写的时变参数向量自回归（TVP-VAR）模型代码。这套工具旨在帮助研究人员和学生方便地应用先进的计量经济学技术进行经济数据建模与分析。 TVP-VAR模型的MATLAB代码可以轻松修改变量与数据后直接运行，非常方便！
     
  • DRLSE模型的Matlab代码
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    简介：本资源提供DRLSE（动态区域水平集演化）算法的Matlab实现代码，适用于图像处理中的目标分割任务。 距离正则化水平集演化模型（DRLSE）在无需初始化的基础上引入了新的符号距离保持项。这是一种改进的水平集分割经典算法，并且有相关的文献和代码可供使用，可以直接运行。
     
  • LBF模型的Matlab代码
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    这段简介可以描述为：“LBF模型的Matlab代码”提供了用于实现和研究LBF（例如Lesion Boundary Fragmentation）模型所需的所有关键函数与脚本。这些资源适用于医学图像处理领域，具体应用包括但不限于病变区域检测与分割任务。通过使用此代码库，研究人员及工程师能够简化实验流程，并深入探究LBF算法的特性及其在不同数据集上的表现。 局部二值拟合模型（LBF）是活动轮廓模型的一种形式，在CV模型的局部演化过程中使用，并且可以采用水平集分割方法进行处理。有现成的Matlab代码以及相关文献可供参考，可以直接运行这些资源来实现相应的功能。
     
  • ARMAX模型的MATLAB代码
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    本段落提供了一套基于MATLAB编程环境实现ARMAX（自回归移动平均模型与外生变量）模型的具体代码。此代码帮助用户理解和应用时间序列分析中的高级技术，适用于系统辨识和预测等领域。 ARIMAX 模型在 MATLAB 中定义为 ARIMAX(2,1,1) 并包含季节性自回归 (SAR) 项： - 分布类型：正态分布（Gaussian） - 自回归阶数 (P): 7 - 差分阶数 (D): 1 - 移动平均阶数 (Q): 1 - 常量项: 0 - 自回归系数 (AR) : {0.3, -0.15} 在滞后 [1,2] - 季节性自回归系数（SAR）：{0.2} 在滞后 [2] - 移动平均系数 (MA): {0.1} 在滞后 [1] - 季节性移动平均系数(SMA)：空 - 回归参数(Beta): [1, -1.3, -0.75, 1.41, -0.34, -0.08, 0.09, -0.03] - 季节性周期: 2