Madwifi驱动工作在AP模式下时,可以在/proc/net/madwifi/ath0/associated_sta文件中得到所有接入的用户的MAC地址.实时平均RSSI,和last_rx三个信息.其中RSSI是指在一秒内AP接收到的来自该用户的包的RSSI的平均值.有一件极具挑战的事情,就是把每个包到达网卡时,网卡检测到的RSSI读取出来. 网卡每一秒钟将发送一个事件通知,由内核(kernel)处理,在事件处理函数中,将RSSI写到文件中.而在应用层看到的RSSI,是写入文件之后的内容. 既

var app = getApp()   Page({   data: {   motto: 'Hello World',   openBLE:'打开蓝牙设备',   startBLEDiscovery:'初始化蓝牙设备',   startBLEDevices:'目标定位',   reStartSearchBLE:'重置蓝牙',   startSearchBLE:'默认空',   userInfo: {},   deviceId: '',   searchFlag:true,   deviceR

利用CoreLocation.framework很容易扫描获得周边蓝牙设备,苹果开源代码AirLocate有具体实现,下载地址: https://developer.apple.com/library/ios/samplecode/AirLocate/Introduction/Intro.html 所获得的iBeacon在CoreLocation里以CLBeacon表示,其中有RSSI值(接收信号强度),可以用来计算发射端和接收端间距离. 计算公式: d = 10^((abs(RSSI) - A

计算公式: d = 10^((abs(RSSI) - A) / (10 * n)) 其中: d - 计算所得距离 RSSI - 接收信号强度(负值) A - 发射端和接收端相隔1米时的信号强度 n - 环境衰减因子 计算公式的代码实现 - (float)calcDistByRSSI:(int)rssi { int iRssi = abs(rssi); float power = (iRssi-59)/(10*2.0); return pow(10, power); } 传入RSSI值,返回距离(

RSSI是无线接收的信号强度指示,如WIFI.BLE.ZigBee.接收到的RSSI的强弱与发射点与接收点的距离有一定的关系,故可以依据RSSI进行粗略的定位计算,如苹果的iBeacon. 其中用到最重要的就是RSSI转距离算法,具体的转换曲线可以根据实际测量数据拟合,也可直接使用通用公式. 通用的RSSI转距离公式为: d = 10^((abs(RSSI) - A) / (10 * n)) d - 计算所得距离 RSSI - 接收信号强度(负值) A - 发射端和接收端相隔1米时的信号强度 n

源:为什么无线信号(RSSI)是负值 为什么无线信号(RSSI)是负值 答:其实归根到底为什么接收的无线信号是负值,这样子是不是容易理解多了.因为无线信号多为mW级别,所以对它进行了极化,转化为dBm而已,不表示信号是负的.1mW就是0dBm,小于1mW就是负数的dBm数.弄清信号强度的定义就行了: RSSI(接收信号强度)Received Signal Strength Indicator Rss=10logP, 只需将接受到的信号功率P代入就是接收信号强度(灵敏度). [例1] 如果发射功率

在蓝牙协议栈的物理层,有这样两个比较有用的参数:LQI和RSSI.它们都是通过接收端,判断当前无线环境的质量(链路质量),以指导后续的动作.但这两个数值的计算原理和使用场景又有很大的差别. LQI (Link Quality Indication),是当前接收到的信号的质量的一种度量.所谓的接收到信号的质量,是接收器通过接收到的信号和理想信号之间的错误累积值估算的.例如,如果使用FSK或者GFSK调制方式,接收器可以将每个bit的频率和期望的频率比较,累积一定数量的symbols(例如64个),

我们通常所说的log是指以10为底的对数,而MATLAB中的log却不是这样.Matlab中的log函数在默认情况下是以e为底,即loge,如果需要计算以10为底的对数,那么需要用log10()函数.同理计算以2为底的对数需要用log2()函数. 如: >>log2(4) ans = 2 >>log10(10) ans = 1 >>log(10) ans = 2.3026 注:log(10)等于loge(10),Matlab中log()的默认值为loge(). 选取其中

算法: /** * 功能:根据rssi计算距离 * Created by liuhuichao on 2017/1/17. */ public class RssiUtil { //A和n的值,需要根据实际环境进行检测得出 private static final double A_Value=50;/**A - 发射端和接收端相隔1米时的信号强度*/ private static final double n_Value=2.5;/** n - 环境衰减因子*/ /** * 根据Rssi获得返

原文:http://www.cnblogs.com/lele/articles/2832885.html   为什么无线信号(RSSI)是负值 答:其实归根到底为什么接收的无线信号是负值,这样子是不是容易理解多了.因为无线信号多为mW级别,所以对它进行了极化,转化为dBm而已,不表示信号是负的.1mW就是0dBm,小于1mW就是负数的dBm数. 弄清信号强度的定义就行了: RSSI(接收信号强度)Received Signal Strength IndicatorRss=10logP,只需将接受

import matplotlib matplotlib.use('Agg') import numpy as np from numpy import array from matplotlib import pyplot from scipy import integrate import math import time from sys import path path.append('D:\pymine\clean\Gauss_rssi_model\import_function')

来源: https://www.cnblogs.com/lele/articles/2832885.html 为什么无线信号(RSSI)是负值 答:其实归根到底为什么接收的无线信号是负值,这样子是不是容易理解多了.因为无线信号多为mW级别,所以对它进行了极化,转化为dBm而已,不表示信号是负的.1mW就是0dBm,小于1mW就是负数的dBm数. 弄清信号强度的定义就行了: RSSI(接收信号强度)Received Signal Strength Indicator Rss=10logP, 只需将

记得大学时候,专业课的网页设计书籍里面讲过css选择器权重的计算:id是100,class是10,html标签是5等等,然后全部加起来的和进行比较... 我只想说:真是误人子弟,害人不浅! 最近,在前端群里还发现以上观点类似的奇葩聊天,真是*** 其实,也是在很久以前,看了腾讯ISUX的一位前端工程师-麦时分享的一篇技术文章(个人站点已失效,就不贴出来了),才了解到真正的css选择器权重计算. 以下是css选择器权重计算精华所在,翻译自国外的文档(记得是W3C给出的计算规则) 如果一个声明来自s

分享一个SQLSERVER脚本(计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间) 很多时候我们都需要计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间 这里共享一个脚本 CREATE TABLE #tablespaceinfo ( nameinfo ) , rowsinfo BIGINT , reserved ) , datainfo ) , index_size ) , unused ) ) ); DECLARE Info_cursor CURSOR FOR SELECT '[' + [name]

问题描述 编写一个程序,计算员工的周薪.薪水的计算是以小时为单位,如果在一周的时间内,员工工作的时间不超过40 个小时,那么他/她的总收入等于工作时间乘以每小时的薪水.如果员工工作的时间在40 到50 个小时之间,那么对于前40 个小时,仍按常规方法计算:而对于剩余的超额部分,每小时的薪水按1.5 倍计算.如果员工工作的时间超过了50 个小时,那么对于前40 个小时,仍按常规方法计算:对于40-50 个小时之间的部分,每小时的薪水按1.5 倍计算:而对于超出50 个小时的部分,每小时的薪水按2

问题描述 输入一个正整数n,输出n!的值. 其中n!=1*2*3*-*n. 算法描述 n!可能很大,而计算机能表示的整数范围有限,需要使用高精度计算的方法.使用一个数组A来表示一个大整数a,A[0]表示a的个位,A[1]表示a的十位,依次类推. 将a乘以一个整数k变为将数组A的每一个元素都乘以k,请注意处理相应的进位. 首先将a设为1,然后乘2,乘3,当乘到n时,即得到了n!的值. 输入格式 输入包含一个正整数n,n<=1000. 输出格式 输出n!的准确值. 样例输入 10 样例输出 3628

输入11个整数,计算它们的最大值和最小值. 样例输入 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 样例输出 10 0   #include<stdio.h> int main(){ ]; ; i<; i++){ scanf("%d",&a[i]); } ;i<-;i++) { ;j<;j++){ if(a[i]>a[j]){ int t = a[i]; a[i] = a[j]; a[j] = t; } } } printf(],a[]);

异常处理汇总-服 务 器 http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4522983.html 无法向会话状态服务器发出会话状态请求.请确保 ASP.NET State Service (ASP.NET 状态服务)已启动,并且客户端端口与服务器端口相同.如果服务器位于远程计算机上,请检查HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\aspnet_state\Parameters\AllowRemoteConnec

前言 上一节我们详细讲解了计算列以及计算列持久化的问题,本节我们依然如前面讲解来看看二者查询性能问题,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 持久化计算列比非持久化计算列性能要好 我们开始创建两个一样的表并都插入条数据来进行比较,对于计算列我们重新进行创建计算列和非计算列持久化. CREATE TABLE [dbo].[ComputeColumnCompare] (ID INT, FirstName VARCHAR(), )) GO INSERT INT

前言 上一节我们结束了Hash Match Aggregate和Stream Aggregate的讲解,本系列我们来讲讲关于SQL Server中的计算列问题,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 初探计算列持久化(Compued Column Persisted) 在SQL Server 2005就引入了计算列,我们首先稍微看下在msdn关于计算列的定义:计算列由可以使用同一表中的其他列的表达式计算得来.表达式可以是非计算列的列名.常量.函数,也可以

逆波兰式表示法,是由栈做基础的表达式,举个例子: 5 1 2 + 4 * + 3 -  等价于   5 + ((1 + 2) * 4) - 3 原理:依次将5 1 2 压入栈中, 这时遇到了运算符 + , 那么,出栈两个元素 2 1,用 + 运算符计算两个数的结果(2 + 1)得到结果为3, 压入栈中,继续往下,将4压入栈中,此时栈中元素为 [5, 3, 4], 又遇到了 * 运算符, 出栈两个元素,分别是 4 3 ,计算(4*3)得到12,压入栈中,继续往下遇到 + 运算符,出栈两个元素...