依据室内多个wifi信号的强度举行定位；
能够扫描室内wifi的型号强度Value，并记实到数据库。
目前还未美满：需要手动更正代码将记实的数据写入定位代码。
但大概定位能够告成，概率90%精未必位率；
底子算法已经能够使用，只是一个可行的框架。
但照常需要再度开拓。
能够扫描室内wifi的型号强度Value，并记实到数据库。
目前还未美满：需要手动更正代码将记实的数据写入定位代码。
但大概定位能够告成，概率90%精未必位率；
底子算法已经能够使用，只是一个可行的框架。
但照常需要再度开拓。
2023/5/7 3:48:14
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转自：http://www.cnblogs.com/rubbninja/p/6220284.html卡尔曼滤波KNN定位matlab代码合集。
详尽请参考转载作者博客
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2023/4/23 23:57:57
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针对目前室内定位算法精度不高、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。
首先利用由室内不同ＬＥＤ发出的定位参考信号到达定位终端的时间差（ＴＤＯＡ）的测量估计，得到定位终端到达两个ＬＥＤ的传输距离之差，以此构造距离估计目标函数，然后采用有约束非线性规划算法得到定位终端的位置坐标，从而有效地解决了室内噪声环境中常规ＴＤＯＡ定位算法不收敛或误差偏大的问题。
同时，为了进一步优化定位功能，将距离信息引入加权因子中，提出了质心加权混合定位算法。
将提出的定位算法在５ｍ×５ｍ×３ｍ的空间区域中进行了仿真实验，同时考虑噪声因素的影响，结果表明，提出的距离估计目标函数法在信噪比（ＳＮＲ）为２ｄＢ的条件下可以达到平均５ｃｍ的定位误差，采用质心加权处理后平均定位误差仅为３ｃｍ，有效地提高了室内定位精度和系统应用的普适性及鲁棒性。
首先利用由室内不同ＬＥＤ发出的定位参考信号到达定位终端的时间差（ＴＤＯＡ）的测量估计，得到定位终端到达两个ＬＥＤ的传输距离之差，以此构造距离估计目标函数，然后采用有约束非线性规划算法得到定位终端的位置坐标，从而有效地解决了室内噪声环境中常规ＴＤＯＡ定位算法不收敛或误差偏大的问题。
同时，为了进一步优化定位功能，将距离信息引入加权因子中，提出了质心加权混合定位算法。
将提出的定位算法在５ｍ×５ｍ×３ｍ的空间区域中进行了仿真实验，同时考虑噪声因素的影响，结果表明，提出的距离估计目标函数法在信噪比（ＳＮＲ）为２ｄＢ的条件下可以达到平均５ｃｍ的定位误差，采用质心加权处理后平均定位误差仅为３ｃｍ，有效地提高了室内定位精度和系统应用的普适性及鲁棒性。
2023/3/7 22:24:18
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精简的knn定位算法，包含数据集，可直接运转精简的knn定位算法，包含数据集，可直接运转精简的knn定位算法，包含数据集，可直接运转精简的knn定位算法，包含数据集，可直接运转
2023/3/4 14:18:20
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这个androidwifi定位demo亲身试了，很好！我上传的使用androidstudio写的，里边的APIkey要你们自己去百度地图API官网去申请，反正也很简单，一分钟就能搞定。
2023/2/17 18:44:37
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室内定位三种经典算法：Fang算法、Taylor算法和Chan算法，基于Matlab的仿真，外加一个仿真实验word报告和算法引见
2023/2/12 11:12:30
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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