针对提高Wi-Fi指纹室内定位技术性能，提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional neural networks，CNN）的信道状态信息（Channel state information，CSI）指纹室内定位方法。在离线阶段联合定位环境参考点的幅度差和相位差信息，利用CNN进行训练，保存训练后的CNN网络模型作为指纹；在线阶段，针对不同实验场景，对测试数据的幅度差信息和相位差信息进行加权处理，引入改进的基于概率的指纹匹配算法，利用待定位点的CSI信息并通过CNN网络模型预测待定位点的坐标。此外，为增强算法普适性，针对复杂室内场景，提出了双节点定位方案来提高定位精度。在廊厅和实验室室内两种不同定位场景进行了实验，信息联合定位算法分别获得了24.7 cm和48.1 cm的平均定位误差，验证了基于CNN的CSI幅度差和相位差联合定位算法的有效性

一、填空题(每空1分,共25分) 1、GPS定位的误差按来源不同,可分为与()有关的误差、与（）、()有关的误差和与()有关的误差。 2、按所选参考点不同,定位方法可分为()定位和)定位;按接收机所处状态不同,定位方法可分为)定位和()。 3、电离层的折射率()1,对流层的折射率()1

一、填空题(每空1分,共30分) 1、GPS定位的误差按来源不同,可分为与()有关的误差、与()有关的误差和与()有关的误差。 2、按所选参考点不同,定位方法可分为()定位和()定位;按接收机所处状态不同,定位方法可分为()定位和()

一、填空题(每空1分,共30分) 1、GPS定位的误差按来源不同,可分为与( )有关的误差、与)有关的误差和与()有关的误差。 2、按所选参考点不同,定位方法可分为()定位和)定位;按接收机所处状态不同,定位方法可分为()定位和() 3、电离层的折射率()1,对流层的折射率()

2.1 基本概念 2.1.3 机械加工工艺过程的组成 2.1.5 获得规定加工精度的方法 2.2.1 安装的概念 2.2.4 工件六点定位讨论 2.2.5 机床夹具简介 2.3 定位基准及其选择 2.3.1 基准的概念 2.3.2 基准的分类 2.3.3 定位基准的选择 2.3.4 定位误差的基本概念 2.3.5 定位误差产生的原因 2.3.6 定位误差的计算方法

基底节区出血约占高血压脑出血的70%以上 ,是临床上最常见的脑出血部位。随着微创 清除术在脑出血中的应用,如何能快速、准 确的定位,一直是基层医院临床工作者关注 的问题,特别是对初学者。 ·目前,临床上定位的方法较多,如应用立体 定向仪或CT扫描下定位等,这些方法要么操 作较繁琐,要么不易掌握,而且,增加了病 人的搬动次数,尤其对危重病人不利。笔者 总结近5年来的临床经验,摸索出一套快速 、简便、准确的根据CT片的定位方法,简称 “331定位法

第一节GPS定位的方法及观测量 定位方法的分类(动态与静态定位,绝对与相对定位,差分定位),观测量的基本 念(码相位观测量、载波相位观测量)。 第二节测码伪距观测方程与测相伪距观测方程 测码伪距观测方程及线性化;卫星载波信号的相位与传播时间,整周模糊度的概念, 测相伪距观测方程及线性化

基于图像处理的方法，采用了由粗及精的瞳孔定位思想，提出了一种高精度的瞳孔定位算法。该算法首先利用瞳孔区域的直方图，采用改进的最大类间方差法自适应地分割瞳孔区域，实现粗略定位，然后利用瞳孔灰度的梯度特性来精确定位瞳孔边缘点，最后在像素级瞳孔边缘点的基础上，采用亚像素定位方法，更精确地求得亚像素级瞳孔边缘点，并通过椭圆拟合的方法来精确确定瞳孔的中心位置。另外，针对瞳孔被遮挡的情况，本文提出了一种等距离补偿瞳孔的方法。多次实验结果证明了该算法对遮挡瞳孔的定位有较强的鲁棒性，可以准确地定位瞳孔的位置

一、机床夹具定位元件 (一)工件以平面定位常用定位元件

一、建立大地坐标系:确定椭球参数、定位、定向。 二、椭球参数 三、椭球定位:局部定位和地心定位