WiFi-移动-识别 使用 WiFi CSI 信息来识别运动

Behavior Designer - Movement Pack v1.5.5 .unitypackage 注意：必须先导入BehaviorDesigner行为树才能导入这个插件

Behavior Designer - Movement_Pack 亲测可用 Behavior Designer里面的移动插件

unity插件 角色控制 游戏编程 Easy Character Movement ECM 简单易懂功能齐全的unity角色控制器

pca特征提取的matlab代码脑电手部运动解码 该研究项目的主要目标是使用机器学习和信号处理算法从原始 EEG（脑电图）信号中对手部动作进行分类。 使用的一般思想是从原始 EEG 信号（功率谱密度）中提取频谱特征，并使用这些特征来训练卷积神经网络 (CNN) 进行分类。 所需的 Python 库 TensorFlow NumPy Scikit-学习 Matplotlib 存储库结构 MATLAB：生成数据文件和数据文件的MATLAB代码。 辅助：辅助功能。 绘图：原始信号和计算特征的可视化。 plot_features.py 原始PSD_class.py unit_tests ：单元测试。 average_PSD_test.py example_generation_test.py PCA_on_PSD_test.py power_spectral_density_test.py RawPSD_class_test.py 频谱图_test.py 文档：实现算法的文档。 特征计算算法.pdf 研究报告.pdf 模型：用于特征提取和分类的端到端模型。 分类器：分类模型。 CNN：卷积神经

使用跟踪数据集和综合运动模型进行仿真是在机会网络中测量路由协议和QoS方案的两种主要方法。 但是，跟踪数据集无法满足所有情况的需求，并且很难收集。 传统的合成运动模型易于使用，但不能捕获人类详细的运动特征。 我们为机会网络仿真提出了一种基于社会聚合的组合运动模型。 在我们的模型中，我们使用几个可调的随机分布生成器来生成时变的移动性参数，并建立多个子模型来描述更详细的人类行为。 通过组合那些基于合理组合机制的子模型，可以重现复杂的人类活动。 因此，可以在我们的模型上测试路由协议和应用程序。 我们在机会网络环境（ONE）模拟器中将模型与不同的跟踪数据集和传统运动模型进行了比较。 仿真结果表明，该模型比传统的运动模型具有更高的准确性，其移动性模式近似于真实的轨迹数据集。

Female Movement Animset Pro 1.1.unitypackage

us-17-Beery-The-Industrial-Revolution-Of-Lateral-Movement.pdf

股价走势预测 使用 Mahout 和 Pydoop+Scikit-learn 预测股价走势 我们网站上的详细信息： :

Behavior Designer - Movement_Pack_v1.3.2 unity插件工具资源