基于Python机器学习和创新的”TOA“的室内定位系统源码+详细部署文档+全部数据资料（高分项目）.zip

## README ### 文件介绍 > * "Data" 存放原始数据、处理后的数据、运行过程中的数据 > > * “Phase_1” 存放区域定位阶段的模型以及结果 > > * “Picture” 存放系统运行结果的相关图片 > > * “CNN.ipynb” 区域定位的CNN模型 > > * “Division.ipynb” 数据处理的中间函数 > > * “DNN.ipynb” 区域定位的DNN模型 > > * “main.ipynb” 主程序 > > * “Phase2.ipynb” 精准定位的相关代码 > > * 其他都是相关的数据处理函数 > > <img src="C:\Users\arthurphilex\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210611163157519.png" alt="image-20210611163157519" style="zoom:50%;" /> ### 代码运行 > * 首先,运行DNN.ipynb 得到区域定位的深度学习模型，文件用jupyer工具打开，然后点击“Run”-"Run All" > > <img src="C:\Users\arthurphilex\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210611163345949.png" alt="image-20210611163345949" style="zoom:50%;" /> > > * 其次，使用与上面相同的方法分别运行 “CNN.ipynb” "Phase2.ipynb" "main.ipynb"