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7-11 wifi ptt的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦趙英傑寫的 超圖解 Arduino 互動設計入門(第四版) 可以從中找到所需的評價。

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國立臺灣科技大學 電子工程系 呂政修所指導 鄭和軒的 融合WiFi訊號強度與人體姿態估計進行兩階段定位系統 (2021),提出7-11 wifi ptt關鍵因素是什麼,來自於機器學習、姿態估計、位置感知、室內導航、WiFi 位置估計。

而第二篇論文國立嘉義大學 電機工程學系 陳志忠所指導 林靖哲的 使用區間二型模糊系統改善基於訊號強度指標之室內定位 (2021),提出因為有 區間二型模糊系統、粒子群演算法、室內定位技術、訊號強度指標的重點而找出了 7-11 wifi ptt的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了7-11 wifi ptt,大家也想知道這些:

超圖解 Arduino 互動設計入門(第四版)

為了解決7-11 wifi ptt的問題,作者趙英傑 這樣論述:

  華文世界銷售第一的 Arduino 創客經典教材!     本書的目標是讓高中以上, 沒有電子電路基礎, 對微電腦、電子 DIY 及互動裝置有興趣的人士, 也能輕鬆閱讀, 進而順利使用 Arduino 控制板自造完成各種互動應用, 加入創客的行列。因此, 實驗用到的電子和程式觀念, 皆以手繪圖解的方式說明, 看圖就能懂。主要特色如下:     ■ 【超清楚手繪接線圖, 人人都能動手當創客】:製作電子實驗一定要動手接電路, 本書利用手繪方式提供超清楚的實體接線圖, 只要對照圖中的接線與電子零件標示, 就可以在麵包板上正確接好線路, 進行實驗。除了手繪接線圖外, 本書也會提供對照的電路圖,

讓讀者不只入門容易, 也為將來邁向專業等級做好準備。     ■ 【程式語言從零開始, 人人都能設計程式】:使用 Arduino 製作互動設計除了組裝電路外, 最重要的就是要能夠撰寫程式控制互動邏輯。本書特別以手繪的程式觀念圖以及清楚易懂的流程圖, 從零開始說明程式設計的基礎觀念, 即使沒有程式設計經驗, 也可依照書中說明動手撰寫互動程式。     ■ 【隨手自造享受無窮樂趣】:除了花錢購買電子零件以外, 本書還會教您利用身邊現有的材料自造出令人驚艷的有趣設計, 像是使用廢棄的塑膠硬殼製作簡易機器手臂、將廢棄的軟碟片改造成電子鼓、將玩具模型車變成可自動躲避障礙物的智慧型自走車等。     ■

【Arduino × Android 互動串連】:互動裝置能夠遙控更是酷, 本書也會介紹如何結合 Arduino 與 Android 雙 A 裝置, 透過藍牙無線傳輸設計個人專屬的藍牙遙控機器人, 還可以自己開發 App, 延伸自造樂趣。     ■ 【邁入科技潮流物聯網應用世界】:使用網路模組讓 Arduino 互動裝置上網, 即可透過客製化的網頁遠端遙控家電, 邁入物聯網的世界。本書更進一步介紹可無線連網的 D1 mini 控制板, 拓展物聯網的範圍, 任何人都可以自由自造智慧生活所需要的各種無線裝置。     ■ 【精心設計 DIY 趣味範例】:包括手機藍牙遙控機器人、連網智慧家電控制

、光感應音樂盒、聲控開關、自動調光小夜燈、LED 矩陣動畫與文字跑馬燈、電子尺、電子燭光特效、避障自走車、數位溫濕度計、體感控制機器手臂、自動尋軌車、RFID 門禁控制、模擬悠遊卡儲存值、入侵偵測 LINE 警報通知器、遠端網頁調光器等。     第四版並提升實驗零件取得的容易度, 從原本改造身邊的電子產品和玩具著手, 搭配組裝電子零件的 DIY 風格, 改成盡量採用方便購買的現成模組, 以求自學實作及老師授課的便利, 不過在使用這些現成的模組時, 同時也會說明模組內部的電路及其運作原理, 避免許多初學者一旦沒有模組可用, 就不知道該如何完成相同功能的困境。     此外第四版也在程式設計和演

算法上更加全面地介紹 Arduino 程式語言, 包含物件導向程式設計和自製程式庫等進階主題。部分內容雖然因為篇幅有限, 從紙本書中移除, 但仍採電子書形式提供給讀者參考, 方便讀者查閱進修。書末更提供中文電腦書通常沒有的索引,更是作者花費長時間精心整理完成, 期望能讓本書在學習之餘, 更能成為各位手邊最便利好查的工具書。    本書特色      ■ 華文世界銷售第一的 Arduino 創客經典教材!   ■ 超圖解、人人都能看得懂   ■ 沒學過電子電路也能做出來   ■ 沒寫過程式也能從零開始   ■ 隨手自造享受無窮樂趣   ■ Arduino × Android 互動串連   ■ 邁

入科技潮流物聯網應用世界

融合WiFi訊號強度與人體姿態估計進行兩階段定位系統

為了解決7-11 wifi ptt的問題,作者鄭和軒 這樣論述:

由於近年來人們對於定位的重視,全球定位系統(Global Positioning System, GPS)已被廣泛使用於我們生活中的應用,卻礙於建築物的干擾訊號傳播導致GPS在室內定位並不準確,因此如何在室內達到高精度定位成為人們重視的研究議題,傳統的方法是以訊號強度為基礎如:藍牙、Wi-Fi、ZigBee,通過三邊測量估算裝置位置,然而,基於訊號的定位方法容易因為室內環境的多路徑干擾,導致環境中的訊號分佈變動性大,產生高定位誤差,而近年來深度學習的蓬勃發展使研究人員藉由成熟的影像辨識技術對行人進行位置估計與室內定位,卻無法得到設備資訊以識別人員身份,為此我們提出了一種基於Wi-Fi與影像的

高精度人員室內定位方法。室內定位系統分為兩階段定位,第一階段通過使用智慧型手機收集三台Wi-Fi基地台兩個頻段2.4GHz及5GHz的訊號接受強度,並以機器學習方法進行粗精度定位預測,接著在第二階段分析監視攝影機捕捉的人員畫面,並以姿態估計模型提取影像中行人們的腳點座標,再藉由直接線性轉換與線性回歸模型得到影像人員的位置,最後與第一階段的Wi-Fi定位位置進行匹配,完成可識別人員的室內定位系統。本研究採用的實驗場域具備多遮蔽物及訊號干擾,因此我們收集2.4GHz及5GHz兩個頻段的訊號接受強度,減少2.4GHz的訊號干擾以實現更高的Wi-Fi定位精度,Wi-Fi的平均定位誤差達1.4公尺,並分

析兩個頻段的定位表現。在影像定位方面我們則提出兩種用於影像中的行人腳點提取方法,並以機器學習模型減少因為鏡頭扭曲與直接線性轉換造成的誤差,結果表明我們改善後的腳點提取方法能夠降低50%的定位誤差,也指出通過機器學習模型預測的定位結果比僅以2D線性變換的誤差減少約0.4公尺,達到誤差0.4公尺的高精度室內定位。

使用區間二型模糊系統改善基於訊號強度指標之室內定位

為了解決7-11 wifi ptt的問題,作者林靖哲 這樣論述:

準確的無線室內定位在物聯網的多樣化應用中發揮著重要作用,而Wi-Fi 設備的普遍使用和 RSSI 值的容易取得,使得基於接收信號強度指標 (RSSI) 的室內定位技術是最早提出和研究的技術之一。然而,由於室內環境中多路徑效應導致 RSSI 值會產生巨大的波動,基於 RSSI 的室內定位方法有時無法產生穩定和令人滿意的定位精度。因此,本文提出使用區間2型模糊系統(IT2FS) 改善基於RSSI的室內定位技術,利用模糊系統可以包容數據的不確定性來進行非線性處理。本文中選擇了兩種基於RSSI的室內定位技術,一個是指紋法,另一個是直接對應法。指紋法是室內定位技術的常用方法,通常會配合K-近鄰演算法(

KNN) 或線性加權K-近鄰演算法(WKNN),通過選定與未知位置的指紋最相近的多個參考點的位置進行線性加權來改善定位。而在本論文中使用 IT2FS 來決定 K-近鄰演算法的權重,一開始指紋法的離線階段時,粒子群演算法(PSO)通過最小化預先收集的參考點的定位誤差來訓練區間2型模糊系統。在線上預測階段時,由最佳化後的 IT2FS 產生的 K-近鄰演算法的權重,來預測未知點的位置;直接對應法是一種直接使用RSSI 來確定位置的方法,IT2FS會作為模型,利用RSSI值估計位置,在這個方法中我們也使用 PSO 來最佳化 IT2FS 的各種參數。最後,我們選擇了兩個不同的環境作為實驗場地,真實環境的

實驗結果證明了本文所提出方法的優越性。