基于WiFi信号的CNN固体识别Matlab源码

简介：
本项目提供了一种利用MATLAB实现的基于WiFi信号的卷积神经网络（CNN）模型，用于物体识别研究。代码详细展示了如何通过分析无线电信号特征来识别不同类型的固体物品。 项目概述：本项目采用Matlab为主要开发语言，旨在通过WiFi信号检测技术实现对固体物质的识别。整个项目包含238个文件，其中包括170个Matlab数据文件（.mat）、64个Matlab脚本段落件（.m）、3个图表文件（.fig）以及1个版本控制忽略文件（.gitignore）。系统利用卷积神经网络（CNN）作为核心识别算法，通过对WiFi信号进行深度学习分析来实现高精度的固体物质分类。该项目为研究WiFi信号在固体识别领域的应用提供了宝贵的源码资源和实践平台。 文件类型概览： - .mat 文件：170个，存储了大量的数据集和模型参数。 - .m 脚本：64个，包含核心算法、数据处理、模型训练与测试等Matlab代码。 - .fig 文件：3个，展示了关键图表和可视化结果。 - .gitignore 文件：1个，用于版本控制时忽略不必要的文件。 项目的结构简洁高效，旨在为相关领域的研究者和工程师提供一个便捷的固体识别系统开发与测试环境。