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Java利用WiFi RSSI估算距离

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  •      文件类型：JAVA

简介：
本项目探讨了如何运用Java编程技术通过分析WiFi信号强度（RSSI）来估算设备间的大致物理距离，为无线网络定位提供技术支持。 Java 和 Android 可以根据 Wi-Fi RSSI 计算距离。该工具类支持直接将信号强度转换为粗略的距离显示。

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  • Java利用WiFi RSSI估算距离
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    本项目探讨了如何运用Java编程技术通过分析WiFi信号强度（RSSI）来估算设备间的大致物理距离，为无线网络定位提供技术支持。 Java 和 Android 可以根据 Wi-Fi RSSI 计算距离。该工具类支持直接将信号强度转换为粗略的距离显示。
     
  • 基于蓝牙RSSI的距离计算
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    本研究探讨了利用蓝牙信号强度指示(RSSI)进行距离估算的方法和技术，分析其在室内定位系统中的应用潜力与局限性。 蓝牙RSSI计算距离的相关内容请自行查阅相关资料，拒绝不负责任的差评。
     
  • 基于RSSI的距离测算 MATLAB实现
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    本项目通过MATLAB编程实现了基于RSSI（无线信号强度指示）值进行距离测算的方法，适用于无线传感器网络等领域。 将RSSI（接收信号强度）转换为距离，通过发射信号衰减后到达接收端的情况来计算收发两端之间的距离。根据接收到的信号强弱来确定T-R的距离。
     
  • 基于RSSI的距离测量改进DV-Hop算法
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    本研究提出了一种基于RSSI技术改进的DV-Hop算法，旨在优化无线传感器网络中节点定位精度，通过精确计算初始跳距来提高整个网络的部署效率和准确性。 由于DV-Hop算法在不均匀网络中的节点定位精度不高，并且RSSI算法受到环境因素的影响较大，本段落将这两种方法结合在一起，提出了一种利用RSSI测距技术改进DV-Hop的算法——BRDV-Hop算法。该算法应用了RSSI测距技术，定义了信标节点的平均跳距误差，并通过这个误差对未知节点与信标节点之间的距离进行修正，从而减少定位误差的目的得以实现。仿真结果显示，在不增加传感器节点硬件的情况下，改进后的算法能够有效降低定位误差，相较于标准DV-Hop算法有明显优势。
     
  • 利用单加速度传感器进行行走距离估算（2010年）
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    本文提出了一种基于单加速度传感器的数据处理方法，用于准确估算人体行走距离，为步态分析和智能穿戴设备提供了新的技术手段。 针对行走距离估计问题，提出了一种基于单个三轴加速度传感器的方法。将该传感器固定在步行者的小腿上，根据腿部的状态（静止或运动）对连续的加速度值进行分步处理，并通过重积分计算出处于运动状态下的加速度值得到行走的距离。在此基础上，引入了自适应分步法，在原有阈值分步方法的基础上进行了改进。这种新的方法可以根据步行者的当前行走状态（如步速、姿态等）动态调整分步参数。 实验数据显示，采用自适应分步法后，初始阈值的影响较小，并且具有较好的鲁棒性。其平均分步误差为1步，在近匀速运动和变速运动情况下，距离估计的平均误差分别为15.18% 和22.34%，而传统的阈值分步方法在相同条件下的平均距离误差则更高一些。
     
  • Frechet距离计算工具：利用标量Frechet距离评估空间曲线上的一致性- MATLAB开发
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    本MATLAB项目提供了一种计算Frechet距离的工具，用于衡量两条空间曲线之间的相似度，通过标量值来量化它们在几何形状上的一致性。 特里斯坦·乌塞尔在2013年5月提出了计算两条曲线之间Frechet距离的方法，并于2020年6月进行了更新。 函数定义如下： f = frechet(X1,Y1,X2,Y2) f = frechet(X1,Y1,X2,Y2,res) 其中，(X1, Y1) 表示第一条曲线的有序x和y坐标；(X2, Y2) 则表示第二条曲线的有序x和y坐标。这两条曲线上的点数可以不同。 参数 res 是一个可选正整数值，用于设定跨越任意两点之间最小成对距离与最大成对距离之间的线性间隔数量。通常情况下，建议先不设置这个参数以获得最高精度的结果；如果计算时间过长，则可以从1000开始尝试调整该值。 当未使用res时，脚本会检查所有唯一值的阈值（即成对距离），这在处理包含少量点（如1000个）的曲线时可能没有问题，但在大量数据（例如10万个点）的情况下可能会出现问题。
     
  • 行人识别及社交距离估算
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    本研究致力于开发高效的行人识别与社交距离估算技术，旨在公共场合保障个人隐私的同时维护公共卫生安全。通过先进的人工智能算法和图像处理方法，实现对人群中的个体进行精确识别，并自动计算并提示合适的社交间距，以减少病毒传播风险，为公共场所提供智能化的健康防护方案。 行人检测与距离预测（pedestrian detection and social distance prediction）相关的代码、模型以及DEMO视频可以用于评估和研究在不同场景下如何有效实施社交 distancing措施。这些资源对于开发智能监控系统，以确保公共场所的安全性和合规性非常重要。通过利用先进的计算机视觉技术，我们可以更准确地识别行人并预测他们之间的距离，从而提供有效的解决方案来应对公共卫生挑战。
     
  • gansou.zip_Matlab马氏距离_图像频率估算
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    本资源提供了基于Matlab实现的代码，用于计算图像的频域特征及马氏距离，适用于模式识别与图像处理领域研究。 利用MATLAB针对图像进行马氏距离计算可以得到精确的幅值、频率和相位估计，适用于大学数值分析算法的研究与应用。
     
  • 基于飞机距离测量值估算距离、速度与加速度
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    本研究提出了一种算法，用于从飞机的距离测量数据中精确估算目标物的距离、相对速度和加速度，提升导航及避障能力。 定义了距离、径向速度和径向加速度。主要完成以下仿真：⑴ 假设一个目标的真实运动轨迹，并以50ms为间隔构建一组观测数据。⑵ 画出目标真实运动轨迹和估计轨迹。⑶ 画出目标预测和更新的位置、速度、加速度方差。
     
  • Python利用经纬度计算距离实例
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    本实例展示如何使用Python编程语言基于地理坐标（纬度和经度）来计算地球上任意两点间的最短距离（大圆距离），包含相关代码实现。 计算两点之间的距离 参数： - _lat1：起始点纬度 - _lon1：起始点经度 - _lat2：终点纬度 - _lon2：终点经度 返回值： km（四舍五入） ```java public static double getDistance(double _lat1, double _lon1, double _lat2, double _lon2) { double lat1 = (Math.PI / 180) * _lat1; double lat2 = (Math.PI / 180) * _lat2; ```