步态识别MATLAB代码基于MPU6050和STM32F407的室内定位系统

在Matlab环境中，利用DSP技术连接MPU6050六轴加速度传感器的Simulink模型。

基于超宽带技术的室内定位系统中，TOA（到达时间）matlab仿真是通过Anchor和Tag之间的多次通信来实现的关键技术。

探讨了基于深度学习的室内定位技术，重点解决了室内定位中信道状态信息（CSI）特征提取困难和CSI指纹特征不足的问题。提出了适用于无设备被动定位的二阶段指纹定位法和基于CSI相幅的改进被动定位方法，显著提升了定位的准确性和稳定性。文章深入探讨了技术的研究意义和应用前景，指出室内定位技术在智能家居、智能商业和智能交通等领域的重要性。

这是一段关于室内定位中TDOA算法的matlab仿真代码示例，包含多种其他相关代码。

WiFi室内定位技术是智能家居、智能建筑、购物中心和工业环境等领域广泛应用的一种定位方法，依赖于WiFi接入点（AP）发射的信号强度指示（RSSI）来确定移动设备位置。数据集提供了开发和分析此类定位系统的基础，包括WiFi AP坐标与RSSI值、多点采样、Python处理、定位路线绘制、室内定位优势、挑战与改进以及应用领域。

GASK（高斯频移键控）为移动设备上的超声室内定位提供了优化的调制方案。我们在matlab R2018b中编写了示例代码，并提供了一个音频文件和一个.m文件。模态过程输入归零（RZ）位与高斯滤波器卷积以创建平滑位流。高斯参数样本_per_bit = 64; n = [-samples_per_bit/2:samples_per_bit/2]; B = 0.5; k1 = sqrt(2pi/reallog(2)); h = k1Bexp(-2k1pi.B(1/samples_per_bit.n).^2); ... // Gaussian Filtering s = filter(h,1,bit_raw);撤销程序在解调过程中，载波信号由带通滤波器处理，然后使用低通滤波器去除噪声。

该存储库包含论文“用于步态识别中特定于视图的特征学习的多任务GAN”的代码。安装要求：您将需要 PyTorch（可能具有GPU支持的0.2.0版）、Matlab 和 Python（可能是3.6.1版）。建筑 PEI 请运行“./pei/demoPEI.m”以构建 PEI 示例。训练 MGAN 我们提供源代码来训练和测试 MGAN 模型。请先将训练数据准备为 .mat 文件，然后再运行 .ipynb 文件。模型将自动保存在“./mgans/model”中。

本资源提供了两种不同的程序方法，用于arduino单片机通过串口读取MPU6050三轴陀螺仪的实时数据。此外，还介绍了如何利用matlab对读取到的数据进行实时姿态估计模型的应用。这些方法不仅适用于MPU6050的串口数据读取，还可以帮助您将数据应用到模型的姿态估计中。资源详细总结了各项操作步骤，并包含了详细的代码注释，希望对您有所帮助！

感应电机的速度控制算法利用恒定的V/f原理进行，频率作为输入命令，从0Hz到50Hz变化以分析速度变化。调制指数随输入频率变化，同时考虑软启动功能以平稳驱动感应电机。