Based on the RSSI readings recorded

Based on the RSSI readings recorded, it is quite evident that there is a huge degree of variance in RSSI readings from the same iBeacon at the same recorded position.

So, an efficient straight forward formula was ruled out. After careful examination of the RSSI readings and its distribution, we felt that with the available variance in recording, only an approximation of the user’s current location can be made.

A machine learning approach was thought out to be a realistic approach to solve this problem. This method contains two parts

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จากการอ่านค่า RSSI ที่บันทึกไว้ ก็ค่อนข้างชัดเจนว่ามีระดับใหญ่ของผลต่างค่า RSSI จาก iBeacon เดียวกันที่ตำแหน่งเดียวกันที่บันทึกไว้ ดังนั้น เป็นสูตรตรงไปข้างหน้าอย่างมีประสิทธิภาพถูกตัดออกไป หลังจากตรวจสอบระมัดระวังอ่านค่า RSSI และกระจายสินค้า เรารู้สึกว่า มีผลต่างที่มีในการบันทึก เฉพาะการประมาณการที่ตั้งปัจจุบันของผู้ใช้สามารถทำเครื่องจักรการเรียนรู้วิธีคิดว่า ออกจะเป็นวิธีการแบบสมจริงเพื่อแก้ปัญหานี้ วิธีนี้ประกอบด้วยสองส่วน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ขึ้นอยู่กับการอ่าน RSSI ที่บันทึกไว้มันค่อนข้างเห็นได้ชัดว่ามีระดับใหญ่ของความแปรปรวนในการอ่าน RSSI จาก iBeacon เดียวกันที่ตำแหน่งบันทึกเดียวกัน.

ดังนั้นสูตรที่มีประสิทธิภาพตรงไปข้างหน้าถูกตัดออก หลังจากการตรวจสอบอย่างระมัดระวังของการอ่าน RSSI และการจัดจำหน่ายของเรารู้สึกว่ามีความแปรปรวนที่มีอยู่ในการบันทึกเพียงประมาณของตำแหน่งปัจจุบันของผู้ใช้สามารถทำ.

วิธีการเรียนรู้ของเครื่องก็คิดออกมาเป็นวิธีการที่มีเหตุผลในการแก้ปัญหานี้ วิธีการนี้มีสองส่วน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ขึ้นอยู่กับ RSSI อ่านบันทึก มันค่อนข้างเด่นมีขนาดใหญ่ระดับความแปรปรวนของค่า RSSI จาก ibeacon เดียวกันในเวลาเดียวกันบันทึกตำแหน่งดังนั้นที่มีประสิทธิภาพตรงไปตรงมาสูตรถูกปกครองออก หลังจากการตรวจสอบระมัดระวังของ RSSI การอ่านและการกระจายของมัน เรารู้สึกว่า มีความ พร้อมในการบันทึกเพียงการประมาณตำแหน่งปัจจุบันของผู้ใช้สามารถทำวิธีการเรียนเครื่องคิดเป็นวิธีการที่เหมือนจริงเพื่อแก้ปัญหานี้ วิธีนี้ประกอบด้วยสองส่วน