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该代码实现步态检测，基于matlab平台，并使用了Awesome-WiFi-CSI研究项目（GitHub链接：https://github.com/wuzhig...）。

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简介：
由于个人工作安排的限制，我无法持续维护和回复各位关于matlab步态检测代码Awesome-WiFi-CSI-Research项目的咨询。如果您对参与本项目感兴趣，欢迎您通过邮件与我联系。该项目主要侧重于理论探讨和仿真方面的交流。对于实际数据的处理，建议参考SpotFi作者提供的官方主页及项目主页。SpotFi源码已由作者开源，请注意，由于该项目在文献中使用了ArrayTrack中的射频校准方法，直接处理CSI数据可能无法获得预期的结果。MATLAB代码用于角度到来的估计算法，具体设置按照[1]中第4节的描述进行。操作步骤如下：首先，按照[2]中提供的说明对接收器无线电链进行校准；然后，将CSI数据重塑为90x1向量，其中前30个元素对应于第一组载波。

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  • Matlab步态检测代码-Wi-Fi CSI研究精华: https://github.com/wuzhig...
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    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。
     
  • QT Excel处理开源项目，GitHub链接：https://github.com/QtExcel/QXlsx
    优质
    QXlsx是一款基于Qt框架开发的Excel文件处理库，提供高效便捷的数据读取和写入功能。该项目源代码托管于GitHub平台，欢迎下载使用并为项目贡献代码。 QT Excel处理开源项目可以在GitHub上找到，地址是：https://github.com/QtExcel/QXlsx。该项目提供了使用QT进行Excel操作的解决方案。
     
  • Restormer的源代码及GitHub链接：https://github.com/swz30/Restormer
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    Restormer是一种先进的深度学习模型，专门用于图像恢复任务。该项目的源代码托管在GitHub上，提供了详细的文档和示例，便于研究与开发人员使用和扩展。 Restormer源代码可以在GitHub上找到：https://github.com/swz30/Restormer 去掉链接后： Restormer的源代码托管在GitHub平台上。
     
  • C++ JSON库（nlohmann/json）- GitHub链接: https://github.com/nlohmann/json
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    nlohmann/json是一款功能强大的开源C++ JSON库，提供简洁易用的API，支持读取、编写和修改JSON数据。GitHub地址：https://github.com/nlohmann/json 目前存在多种 JSON 库，每种库都有其独特的优势。我们的类设计遵循以下目标： 1. **直观的语法**：在 Python 等语言中，JSON 作为一种数据类型非常自然。我们利用现代 C++ 的所有运算符特性，在您的代码中实现同样的感觉。 2. **简单的集成**：我们的整个库仅由一个头文件 `json.hpp` 组成，并且没有任何外部依赖或复杂的构建系统要求。该类使用纯 C++11 编写，不需要更改任何编译器标志或项目设置即可轻松整合到现有代码中。 3. **严格的测试**：我们对所有代码进行了广泛的单元测试，确保 100% 的覆盖率，并且包括了异常行为的处理。此外，还通过 Valgrind 和 Clang Sanitizers 进行内存泄漏检测。Google OSS-Fuzz 对所有的解析器执行了持续时间超过247小时的压力测试，迄今为止已经完成了数十亿次测试运行。为了保持高质量标准，该项目遵循 Core Infrastructure Initiative (CII) 的最佳实践指南。
     
  • Accelerate Your WiFi CSI Research with Awesome-WiFi-CSI-Research: Share and Collaborate!
    优质
    Awesome-WiFi-CSI-Research是一个促进WiFi信道状态信息(CSI)研究的平台。它鼓励科研人员分享资源、数据和成果，加速学术交流与合作进程。 关于WiFiCSI研究项目：由于个人工作原因，目前无法继续维护该项目并回复大家的问题。欢迎有兴趣的开发者托管此项目，并通过邮件联系我。 本项目的讨论仅限于理论和技术仿真方面，实际数据处理请参考SpotFi作者的相关主页和项目页面。 对于SpotFi原始代码实现，请注意文献中使用了ArrayTrack中的射频校准方法，直接处理CSI数据可能无法达到预期效果。论文中用于到达角估计算法的MATLAB代码按照第4节所述设置进行操作。根据[2]描述的方法对接收器无线电链路进行校准，并将CSI调整为90x1向量格式，其中前30个元素对应第一个接收天线上的子载波数据，接下来的30个元素则分别代表另外两个接收天线上的相应数据。 最后运行main.m文件以完成相关操作。
     
  • 红外弱小目标数据集（链接: https://github.com/wanghuanphd/MDvsFA_cGAN.git）
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    该数据集包含大量红外图像，用于检测和识别其中的弱小目标。通过提供丰富的训练样本，旨在促进相关算法的研究与发展。详情请访问GitHub获取更多资源及代码。 红外弱小目标数据集删除了部分损坏的图像。
     
  • 将R语言代码转为Matlab（srsLTE项目镜像）：https://github.com/srsLTE/srsLTE
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    该GitHub项目提供了一个工具或脚本，用于将srsLTE项目中的R语言代码转换为Matlab兼容格式，便于跨平台的通信信号处理算法开发和测试。 srsLTE 是 SRS 开发的用于软件定义无线电 (SDR) 的免费开源 LTE 库，支持用户设备（UE）和演进节点 B（eNodeB）。该库具有高度模块化特性，并且在系统中可用的情况下可以使用 GNURadio 中分发的加速库 VOLK。srsLTE 完全用 C 语言编写。 srsUE 是一个完整的 LTE UE 堆栈实现，从物理层到 IP 层都包含其中，它利用了 srsLTE 库的功能。最近发布的版本（1.1）支持 BladeRF 硬件，并增加了分页功能和整体稳定性提升。 软件许可证为 AGPLv3。当前的 srsLTE 功能包括符合 LTE 版本 8 的标准、FDD 配置，以及测试带宽范围从 1.4 MHz 到 20 MHz（含中间值）。传输模式支持单天线和传输分集，并且在 UE 和 eNodeB 端都实现了下行链路信道信号的支持。此外，在上行链路上也提供了对 PRACH、PUSCH、PUCCH 及 SRS 的支持。 系统还包含基于频率的零陷（ZF）与最小均方误差（MMSE），以及针对 Intel SSE4.1 和 AVX 架构的高度优化 Turbo 解码器，可以实现超过 100 Mbps 的性能。
     
  • Jetson Nano CSI摄像头使用TensorRT运行Yolov8检测的项目代码
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    本项目利用NVIDIA Jetson Nano平台和CSI摄像头，结合TensorRT优化，实现高效且实时的YOLOv8目标检测功能。 在Jetson Nano上使用CSI摄像头和TensorRT运行YOLOv8检测项目需要特定的代码实现。这段描述指出了在一个嵌入式平台上结合硬件加速库进行深度学习模型部署的具体步骤和技术细节。
     
  • 从GitHub创建项目并使用VSCode推送项目至GitHub
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    本教程详细介绍如何利用GitHub和Visual Studio Code创建及管理代码仓库，包括项目的初始化、本地与远程仓库的连接设置以及代码提交与更新等关键步骤。 安装好Git后，登录GitHub官网。创建一个你的仓库。创建完成后，在本地电脑新建一个文件夹（例如命名为testGitHub）。进入该文件夹，右击点击 Git Bash Here 。在打开的Git Bash中开始连接远程仓库： 1. 初始化仓库：`git init` 2. 链接仓库到GitHub：`git remote add origin https://github.com/你的用户名/你的项目名.git` 3. 检查是否链接成功：`git remote -v` 4. 添加本地文件至暂存区： `git add .` 接下来可以继续进行代码提交等操作。
     
  • 利用DL和ML预测房价：回归与分类预测 从Github下载代码：https://github.com/KevinC...
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    本项目通过深度学习（DL）和机器学习（ML）技术进行房价预测，涵盖回归及分类模型应用。提供详细代码于GitHub以供参考和实践。 本项目旨在探索如何运用深度学习与机器学习的不同方法来预测房价。我将进行两类预测：一类是分类（非常便宜、便宜、正常、昂贵、非常昂贵），另一类是回归（具体价格）。由于数据有限，模型的准确性可能不尽如人意，但通过尝试不同的技术手段来进行房价预测仍然十分有趣。 本项目中会使用到的技术包括： - 使用机器学习进行分类和回归预测 - 利用深度学习实施同样的两类预测任务 此外，我还将比较这些不同方法的效果，并熟悉如何在实际产品开发中运用这些技术。主要使用的工具包括MATLAB的并行计算、机器学习与统计以及深度学习等几个重要工具箱。 此项目于2019年9月25日完成撰写，数据集可以从GitHub获取（注：原文提到可以下载相关数据集）。