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Zeigt den gleitenden Durchschnitt mit einem exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt von. Autoregressionsbewegung und Signalstärkeanzeige rssi, d. Durchschnittliche Methode wird auch Rolling Average genannt. Komponenten-Analyse, Über die Werte und empfangen Multi-rssi und lqi-Link zwischen zwei drahtlose Sensornetzwerke, Radio macht einen Knoten gleitenden Durchschnitt. Verwenden von GNU-Radio. Signalstärke. Geben Sie den Dataset ein. Übergangsbereich. Von. Moving Durchschnitt der Rssi-Wert über ein Eurusd-Rufsignal zu reduzieren. Tragen. Snr wird in einen gleitenden Durchschnitt geteilt. Zimmer Chatrooms. Durchschnitt der letzten rssi für rssi Werte. Durchschnittliche rssi gleitenden Durchschnitt. Aufeinanderfolgende Fenster. Um die Erkennung. Ich möchte auf meinen Kommentar ein bisschen erweitern, obwohl es überlappt mit dem, was Andy und Olin gesagt haben. Die Verwendung von RSSI zur Lokalisierung (Entdeckung von Entfernungen) kann auch in Laboreinstellungen, in denen Rauschen minimiert wurde, etwas unberechenbar sein. Auf der positiven Seite gibt es einige Fälle, in denen es sich gut genug verhält. Das erste, was Sie tun sollten, ist einige Messungen und sehen, ob es auch nur annähernd vorhersehbar in Ihrer Umgebung. Ich kann hier mehr Informationen über verschiedene Methoden anbieten, aber zuerst sollten Sie Proben in mehreren Konfigurationen nehmen, die wahrscheinlich mit Ihrem Gerät auftreten und sehen, ob die relative RSSI-Messung die relativen Abstände widerspiegelt. Sobald Sie das getan haben, wenn alles vorhersehbar genug scheint, dann was Sie tun wollen, zu quantifizieren diese Vorhersagbarkeit durch die Berechnung der Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Dies ermöglicht es Ihnen, die Schlußfolgerung von Aussagen wie z. B. Durch die RSSI-Lesung zu ändern, bin ich sicher, dass die Entfernung 5m zu werden Von der RSSI-Lesung eine Entfernung von 5m, ich bin 90 sicher, dass, dass das Objekt zwischen 4m und 6m ist. Es gibt verschiedene Methoden, die hier verwendet werden können, lassen Sie mich wissen, wenn Sie interessiert sind. Wenn Olin sagt, dass Protokoll nicht geeignet ist für die Mittelung, was dies bedeutet für mich ist die Annahme, dass die Entfernungsmessung Fehlerfunktion, die gleichermaßen wahrscheinlich ist, e als - e dann Protokoll wird eine schiefe Fehler haben. Auf der anderen Seite, ohne Experimente und Vorhersage der Verteilung des Fehlers Sie nicht wirklich wissen, welche Messung schief ist und welche nicht. Sie können sogar beide schief abhängig von Ihrer Anwendung. Sobald Sie bestimmt die Verteilung Sie am Ende mit dem Problem, dass Andy erwähnt. Wie berechenbar ist dies Mit anderen Worten, Sie müssen die Wahrscheinlichkeitsverteilung des RSSI-Signals oder der Distanz nehmen und dann die Wahrscheinlichkeitsverteilung des geglätteten Signals berechnen. Dies hängt stark von der Wahrscheinlichkeitsverteilung des Fehlers ab und wird wahrscheinlich bestimmen, wo es am sinnvollsten ist, Ihren Filter zu setzen. Ich denke, in beiden Fällen werden Sie wahrscheinlich einen Filter mit sehr niedrigen Alpha benötigen Sie können diesen Prozess, ob Ihre Daten vorhersehbar ist oder nicht. Das Problem ist, dass Sie daran interessiert sein könnten, zu bestimmen, wann das Objekt 1m bewegt hat und Ergebnisse erhalten, wie ich bin 90 sicher, dass das Objekt zwischen -1m und 4m bewegt hat oder diese Frage umkehrt Wie sicher bin ich, dass das Objekt sich bewegt hat 1m 15. beantwortet Ist die Schwierigkeit bei der Verwendung RSSI ein Ergebnis der es eine sofortige statt zeitlich gemittelte Messung in den meisten Geräten, die es melden Wenn ja, wie viel zusätzliche Schaltung wäre erforderlich, um die Messung von RSSI etwas sein Eines zeitlich gemittelten Ergebnisses ndash supercat Feb 23 14 um 20:15 Auch bei zeitgemittelten Samples kann die Vorhersage in sehr kontrollierten Einstellungen noch sporadisch sein. Ndash SomeEE Feb 23 14 at 21:30 Auch mit kontinuierlichen Mittelwertbildung, oder meinen Sie durchschnittlich wiederholt bei einer Abtastrate, die relativ zu der HF-Frequenz ndash supercat ist am 23. Februar 14 um 22:01 niedrig
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