MATLAB精度验证代码-ML_VLP：机器学习中可见光定位的准确性检测

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简介：
ML_VLP是一款用于评估机器学习模型在可见光定位任务中的准确性的MATLAB工具。它通过精密测试代码，确保算法的有效性和可靠性。该项目的目标是利用机器学习技术进行可见光定位。为此项目收集数据的实验装置由Telemic提供，该设置包含4个接收器及36个LED灯。当这些接收器放置在地面上时，LED以一个6x6网格的形式安装于天花板上。每个接收器可以在大约1.2米乘1.2米的正方形区域内移动，并且各接收器之间相距约1.5米，从而总的覆盖面积接近9平方米。每种位置均能进行测量来获取关于每一个LED接收到信号强度的6x6矩阵数据，这些数值将作为机器学习算法输入的一部分使用；而实际的位置信息则构成了我们期望输出的结果。项目使用的代码托管在GitHub上，并可以通过标准git命令克隆至本地目录中。由于当前的数据集尚未公开可用，因此该代码目前无法直接运行。如果需要利用此代码，则可能要对数据处理和预处理进行调整以适应新的数据集；此外，对于新收集到的数据集而言，也可能需对网络架构作出相应修改。先决条件：本项目使用了Pytorch框架的1.3.1版本以及几个Python库。

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MATLAB精度验证代码-ML_VLP：机器学习中可见光定位的准确性检测

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ML_VLP是一款用于评估机器学习模型在可见光定位任务中的准确性的MATLAB工具。它通过精密测试代码，确保算法的有效性和可靠性。该项目的目标是利用机器学习技术进行可见光定位。为此项目收集数据的实验装置由Telemic提供，该设置包含4个接收器及36个LED灯。当这些接收器放置在地面上时，LED以一个6x6网格的形式安装于天花板上。每个接收器可以在大约1.2米乘1.2米的正方形区域内移动，并且各接收器之间相距约1.5米，从而总的覆盖面积接近9平方米。每种位置均能进行测量来获取关于每一个LED接收到信号强度的6x6矩阵数据，这些数值将作为机器学习算法输入的一部分使用；而实际的位置信息则构成了我们期望输出的结果。项目使用的代码托管在GitHub上，并可以通过标准git命令克隆至本地目录中。由于当前的数据集尚未公开可用，因此该代码目前无法直接运行。如果需要利用此代码，则可能要对数据处理和预处理进行调整以适应新的数据集；此外，对于新收集到的数据集而言，也可能需对网络架构作出相应修改。先决条件：本项目使用了Pytorch框架的1.3.1版本以及几个Python库。

高精度室内可见光定位方法

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本研究提出了一种基于可见光通信技术的高精度室内定位方案，旨在通过优化算法和信号处理提升定位系统的准确性与稳定性。为了解决目前室内定位算法精度不高及实现复杂等问题，提出了一种基于白光LED的可见光室内定位方法。首先通过测量不同LED发出的定位参考信号到达终端的时间差（TDOA），估算出定位终端到两个LED传输距离之差，并以此构造一个距离估计目标函数。然后使用有约束非线性规划算法求解，得到定位终端的位置坐标，从而有效解决了常规TDOA定位算法在室内噪声环境中不收敛或误差偏大的问题。为进一步优化定位性能，在引入距离信息作为加权因子的基础上提出了质心加权混合定位算法。通过仿真实验验证了该方法的有效性：在一个5m×5m×3m的空间区域内，即使考虑噪声因素的影响下，当信噪比（SNR）为2dB时，所提的距离估计目标函数法能达到平均误差仅为5cm的精度；而采用质心加权处理后，定位误差进一步降至平均仅3cm。这显著提高了室内定位系统的精确度、普适性和鲁棒性。

VLP可见光定位代码

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VLP可见光定位代码是一款用于实现基于可见光通信技术的室内精确定位系统软件。它通过解析环境中的光线信号来获取位置信息，广泛应用于智能导航、自动化控制等领域。可见光通信定位代码已经开发完成并可运行，具有高精度的特点。

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MATLAB精度验证代码-ML_AE_relocation: ML_AE_relocation

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MATLAB精度验证代码-GCN: GCN

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MATLAB疲劳检测代码-Fatigue-Detection:机器学习, 深度学习, 视觉

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RSSI与可见光定位的Matlab仿真_RSSI定位_Matlab仿真_光定位_bendak1_

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