随笔分类 - CSI localization
my research direction
摘要：https://blog.csdn.net/pipixiu/article/details/78628823
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摘要：https://blog.csdn.net/a19990412/article/details/79304944 求DataFrame的协方差矩阵 df.corr()
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摘要：检验同一个热点，同一个采样点，同一个channel的csi值(500个)是否符合正太分布，或者符合其他什么分布？ 采用Q-Q图。 参考资料：https://wenku.baidu.com/view/c661ebb365ce050876321319.html 用QQ图检验一序列是否服从正太分布，序列为
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摘要：避免对大文件全部读取到内存中，浪费时间，也能避免内存溢出；先对文件先进行抽样，抽出很小一部分，测试程序的语法正确性，再用全部文件测试程序的功能正确性； num_sample = 10;with open("data/clean_data/normalized_training.csv", "rb")
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摘要：前面找到了tensorflow的一维卷积、池化函数，但是官方API太简单，网上的例子也不多。 由于没时间研究源码，只能另寻他法了。 后面细细想来，tensorflow的二维卷积、池化函数，好像也能进行一维卷积、池化；也就是，利用对图像矩阵进行卷积、池化的函数，把第一个维度设置成1。 这样做确实可行，
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摘要：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/constant
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摘要：https://stackoverflow.com/questions/42286972/converting-from-pandas-dataframe-to-tensorflow-tensor-object
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摘要：https://blog.csdn.net/qq_22238533/article/details/70917102
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摘要：神经网络的变量声明函数：tf.Variable() 初始化所有变量： sess = tf.Session() init_op = tf.global_variables_initializer() sess.run(init_op) 对于交叉熵的理解：交叉熵是两个概率分布之间的距离。eg: 假如有个
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摘要：张量：tensor，张量可以被简单理解为多维数组，张量在tensorflow中的实现并不是直接采用数组的形式，它只是对TensorFlow中运算结果的引用。在张量中并没有真正保存数字，它保存的是如何得到这些数字的计算过程。 张量的三要素：名字、维度、类型。eg: 会话：会话拥有并管理TensorFl
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摘要：https://blog.csdn.net/ictcxq/article/details/78545282
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摘要：This is forked from https://developer.dji.com/manifold/, and the csi tool is added to the atheros driver. Linux kernel release 3.x <http://kernel.org/
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摘要：将定位问题视作是回归问题，用DBSCAN算法给每个channel去噪（通过聚类）——> PCA降维 ——> SVM CSI数据收集： 从每个channel收集的原始数据，包含CSI data（表示多个subcarriers的channel frequency response）—— 发送天线数Ntx
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