matlab精度检验代码-ML_VLP:机器学习中的可见光定位

matlab精度检验代码机器学习中的可见光定位 环境限制系统 该项目的目标是将机器学习技术用于可见光定位。 对于此项目，使用Telemic的实验装置来收集数据。 该设置包括4个接收器和36个LED。 当接收器位于地面上时，LED以6x6网格安装在天花板上。 每个接收器可以在大约1.2x1.2m 2的正方形网格中移动，而每个接收器在大约1.5m的距离上分开，从而导致总覆盖率接近9m 2 。 对于每个位置，都可以进行测量，以给出每个LED接收信号强度的6x6矩阵。 然后将这些测量值用作我们的机器学习算法的输入，而将测量的位置用作我们所需的输出。 下图以图形方式显示了实验设置。 同时结帐和研究。 问题可以发送至： 入门 可以使用标准git命令将代码克隆到本地目录。 git clone https://github.com/Maximvda/ML_VLP.git 到目前为止，由于数据集尚未公开可用，因此代码无法立即运行。 如果您仍然希望使用此代码，则需要对数据集及其预处理进行调整。 对于新的数据集，可能还需要对网络体系结构进行调整。 先决条件 此代码使用Pytorch框架1.3.1版和几个py