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ibeacon三点定位原理
2024-11-05
iBeacon室内定位原理解析【转】
目前,技术发展持续火热,因着iBeacon的定位精度和造价都比较符合国内室内定位的市场需求,下面我们来聊一聊iBeacon室内定位原理. iBeacon定位原理 iBeacon是一项低耗能蓝牙技术,工作原理类似之前的蓝牙技术,由Beacon发射信号,蓝牙设备定位接受,反馈信号.当用户进入.退出或者在区域内徘徊时,Beacon的广播有能力进行传播,可计算用户和Beacon的距离(可通过RSSi计算),由此可知,只要有三个即可定位. iBeacon是一个基于BLE(低功耗蓝牙技术)的2.4G射频技术
蓝牙Ibeacon室内定位和微信摇一摇周边原理分析
苹果推出Ibeacon室内定位技术是为了弥补GPS无法覆盖室内定位这种场景.苹果意味着创新,在其推动下,蓝牙Ibeacon得到了极大的应用.而腾讯则是利用蓝牙Ibeacon在场景体验方面进行了创新,实现了微信摇一摇周边的功能,这在O2O领域有巨大的潜力. 对苹果和腾讯来说,Ibeacon都是应用创新,而不是技术创新. 本文分析Ibeacon室内定位和微信摇一摇的原理. 一.无线测距原理 无线信号都有一个信号强度(RSSI),蓝牙BLE自然也有.根据蓝牙BLE自身的发射功率(假设能够获取这个功率值
蓝牙防丢器原理、实现与Android BLE接口编程
本文是对已实现的蓝牙防丢器项目的总结,阐述蓝牙防丢器的原理.实现与android客户端的蓝牙BLE接口编程.在这里重点关注如何利用BLE接口来进行工程实现,对于BLE的协议.涉及到JNI的BLE接口内部源码实现,笔者以后再详细剖析.但要求读者对BLE协议有一定的认识,如GAP.GATTprofile在BLE中的角色和作用,如何使用Service.Characteristic等. 一.蓝牙防丢器原理和产品需求 蓝牙防丢器的核心原理是根据接收到的蓝牙设备端的无线信号强度(RSSI)来估算距离.其计算
Android 开发中 iBeacon的使用
iBeacon的工作原理是基于Bluetooth Low Energy(BLE)低功耗蓝牙传输技术,iBeacon基站不断向四周发送蓝牙信号,当智能设备进入设定区域时,就能够收到信号.只要满足iBeacon技术标准的都可以使用,所以Android也能够支持iBeacon.Google在Android4.3中支持BLE技术 定位一直是非常关键的功能.通过iBeacon基站的部署能够实现室内导航,同时通过蓝牙推送信息,iBeacon在商场零售或者一些公共服务领域如体育馆.博物馆能提供非常棒的体验.尤
[yueqian_scut]蓝牙防丢器原理、实现与Android BLE接口编程
本文是对已实现的蓝牙防丢器项目的总结,阐述蓝牙防丢器的原理.实现与Android客户端的蓝牙BLE接口编程.在这里重点关注如何利用BLE接口来进行工程实现,对于BLE的协议.涉及到JNI的BLE接口内部源码实现,笔者以后再详细剖析.但要求读者对BLE协议有一定的认识,如GAP.GATTprofile在BLE中的角色和作用,如何使用Service.Characteristic等. 一.蓝牙防丢器原理和产品需求 蓝牙防丢器的核心原理是根据接收到的蓝牙设备端的无线信号强度(RSSI)来估算距离.其计算
iBeacon在iPhone锁屏下有几率扫描不到蓝牙设备以及折中解决方案
前言: 这个问题的确困扰了很久,查了国内外各种论坛.社区,都没找到一个有效的解决办法. 所幸后来用一种折中的办法解决了,但也不是从技术根本上解决的,所以有解决的兄弟还望指导下. 正文如下: 一.需求描述: 1.扫描设备签到,只扫描,不连接 2.签到后,对设备进行区域监听 3.监听过程中,收到离开回调后,立即扫描设备进行确认. 二.问题描述: 当对iBeacon进行Monitor监听后: - 退到后台模式,收到离开回调,能扫描到. - 后台锁屏状态,收到离开回调,有几率扫描不到(但实际上,手机离设
nRF52832蓝牙iBeacon广播
开发环境 SDK版本:nRF5_SDK_15.0.0 芯片:nRF52832-QFAA 蓝牙iBeacon实现 iBeacon的核心就是广播,不需要进行连接,通过在广播包中插入信息然后广播出去. 广播数据包最多仅可以包含31字节数据,所以设计者必须慎重选择需要包含的数据.蓝牙SIG组织在Core Specification Supplement (CSS)文件中将这31个字节数据分成多个AD Type结构,每个AD Type都有相同的结构,分别为长度字节,类型字节以及数据域.Beacon设备可以
奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用
奇异值分解(Singular Value Decomposition,以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域.是很多机器学习算法的基石.本文就对SVD的原理做一个总结,并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的. 1. 回顾特征值和特征向量 我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下:$$Ax=\lambda x$$ 其中A是一个$n \times n$的矩阵,$x$是一个$n$维向量,则我们说$\lam
node.js学习(三)简单的node程序&&模块简单使用&&commonJS规范&&深入理解模块原理
一.一个简单的node程序 1.新建一个txt文件 2.修改后缀 修改之后会弹出这个,点击"是" 3.运行test.js 源文件 使用node.js运行之后的. 如果该路径下没有该文件,会报错 4.运行test2.js 二.模块简单使用 为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放到不同的文件里,这样,每个文件包含的代码就相对较少,很多编程语言都采用这种组织代码的方式.在Node环境中,一个.js文件就称之为一个模块(module). 模块化的开发的好处:提高代码的可维护性,避免修
线性判别分析LDA原理总结
在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对降维算法PCA做了总结.这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA)做一个总结.LDA在模式识别领域(比如人脸识别,舰艇识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用,因此我们有必要了解下它的算法原理. 在学习LDA之前,有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来,在自然语言处理领域, LDA是隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),
[原] KVM 虚拟化原理探究(1)— overview
KVM 虚拟化原理探究- overview 标签(空格分隔): KVM 写在前面的话 本文不介绍kvm和qemu的基本安装操作,希望读者具有一定的KVM实践经验.同时希望借此系列博客,能够对KVM底层有一些清晰直观的认识,当然我没有通读KVM的源码,文中的内容一部分来自于书籍和资料,一部分来自于实践,还有一些来自于自己的理解,肯定会有一些理解的偏差,欢迎讨论并指正.本系列文章敬代表我个人观点和实践,不代表公司层面. KVM虚拟化简介 KVM 全称 kernel-based virtual mac
H5单页面手势滑屏切换原理
H5单页面手势滑屏切换是采用HTML5 触摸事件(Touch) 和 CSS3动画(Transform,Transition)来实现的,效果图如下所示,本文简单说一下其实现原理和主要思路. 1.实现原理 假设有5个页面,每个页面占屏幕100%宽,则创建一个DIV容器viewport,将其宽度(width) 设置为500%,然后将5个页面装入容器中,并让这5个页面平分整个容器,最后将容器的默认位置设置为0,overflow设置为hidden,这样屏幕就默认显示第一个页面. <div id="v
.NET Core中间件的注册和管道的构建(1)---- 注册和构建原理
.NET Core中间件的注册和管道的构建(1)---- 注册和构建原理 0x00 问题的产生 管道是.NET Core中非常关键的一个概念,很多重要的组件都以中间件的形式存在,包括权限管理.会话管理.路由等.所以搞明白中间件是如何注册并最终构建成管道的很重要.园子里很多先驱早已经开始了这方面的研究学习,也写了很多文章,不过我看了后有些地方还不是特别明白.毕竟每个人都是不同的,有些内容作者觉得是常识不需要多写的地方对我来说可能就是个盲区.幸好.NET Core整个项目都是开源的,找到源码看了下解
python自动化测试(2)-自动化基本技术原理
python自动化测试(2) 自动化基本技术原理 1 概述 在之前的文章里面提到过:做自动化的首要本领就是要会 透过现象看本质 ,落实到实际的IT工作中就是 透过界面看数据. 掌握上面的这样的本领可不是容易的事情,必须要有扎实的计算机理论基础,才能看到深层次的本质东西. 2 应用软件逻辑结构 数据库应用系统 可能是最典型的网络应用程序了,关于它的软件架构如下: 一般在逻辑上分为4层: 用户界面层 UI 为终端用户提供交互的人机界面 业务逻辑层 BLL 将数据库抽象出来的对象进行拼接成具体
CRC、反码求和校验 原理分析
3月份开始从客户端转后台,算是幸运的进入全栈工程师的修炼阶段.这段时间一边是老项目的客户端加服务器两边的维护和交接,一边是新项目加加加班赶工,期间最长经历了连续工作三天只睡了四五个小时的煎熬,人生也算是完整了...写博客也算是又一次废了... 一边赶项目,一边看TCP/IP相关的书,本科学的网络知识一直都是一知半解,现在终于有机会深入研究一下了. TCP/IP主要就是各种协议,各种接口.校验这个概念,一直都不陌生.之前在客户端用的最多的校验是MD5.CRC校验,在逻辑层网络协议,客户端文件等用的
菜鸟学Struts2——Struts工作原理
在完成Struts2的HelloWorld后,对Struts2的工作原理进行学习.Struts2框架可以按照模块来划分为Servlet Filters,Struts核心模块,拦截器和用户实现部分,其中需要用户实现的部分只有三个,那就是struts.xml,Action,Template(JSP),如下图: 2.3.31中的org.apache.struts2.dispatcher.ActionContextCleanUp已经被标记为@Deprecated Since Struts 2.1.3,2
Objective-C中block的底层原理
先出2个考题: 1. 上面打印的是几,captureNum2 出去作用域后是否被销毁?为什么? 同样类型的题目: 问:打印的数字为多少? 有人会回答:mutArray是captureObject方法的局部变量,mutArray指针 保存到栈上,那么当执行完captureObject方法后,出去了作用域mutArray变量就会被系统自动释放. 所以当执行captureBlk([[NSObject alloc] init]); 的时候,mutArray为nil,每次打印的为0. 当然上面说的是错的.
主成分分析(PCA)原理总结
主成分分析(Principal components analysis,以下简称PCA)是最重要的降维方法之一.在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用.一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA,下面我们就对PCA的原理做一个总结. 1. PCA的思想 PCA顾名思义,就是找出数据里最主要的方面,用数据里最主要的方面来代替原始数据.具体的,假如我们的数据集是n维的,共有m个数据$(x^{(1)},x^{(2)},...,x^{(m)})$.我们希望将这m个数据的维度从n维降到n'维
谱聚类(spectral clustering)原理总结
谱聚类(spectral clustering)是广泛使用的聚类算法,比起传统的K-Means算法,谱聚类对数据分布的适应性更强,聚类效果也很优秀,同时聚类的计算量也小很多,更加难能可贵的是实现起来也不复杂.在处理实际的聚类问题时,个人认为谱聚类是应该首先考虑的几种算法之一.下面我们就对谱聚类的算法原理做一个总结. 1. 谱聚类概述 谱聚类是从图论中演化出来的算法,后来在聚类中得到了广泛的应用.它的主要思想是把所有的数据看做空间中的点,这些点之间可以用边连接起来.距离较远的两个点之间的边权重值较
vue双向数据绑定原理探究(附demo)
昨天被导师叫去研究了一下vue的双向数据绑定原理...本来以为原理的东西都非常高深,没想到vue的双向绑定真的很好理解啊...自己动手写了一个. 传送门 双向绑定的思想 双向数据绑定的思想就是数据层与UI层的同步,数据再两者之间的任一者发生变化时都会同步更新到另一者. 双向绑定的一些方法 目前,前端实现数据双向数据绑定的方法大致有以下三种: 1.发布者-订阅者模式(backbone.js) 思路:使用自定义的data属性在HTML代码中指明绑定.所有绑定起来的JavaScript对象以及DOM元
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