matlab除噪声代码深度分割 这些是论文的代码和数据：，IEEE物联网杂志，2020年。 DeepSeg旨在细分活动以基于WiFi通道状态信息（CSI）的活动识别。 引文 @ARTICLE {DeepSeg2021， 作者= {肖春京和雷蕾，马永森，周凡和秦志光}， journal = {IEEE物联网杂志}， title = {DeepSeg：基于深度学习的基于WiFi的活动识别活动细分框架}， 年= {2020}， 音量= {}， 数字= {}， 页数= {1-1}， doi = {10.1109 / JIOT.2020.3033173} } 数据集 我们从原始CSI数据中提取的用于实验的数据可以从百度网盘或Google云端硬盘下载： CSI振幅数据：Data_CsiAmplitudeCut 百度网盘：（密码：k8yp） Google云端硬碟： 手动标记的CSI幅度数据标签：Label_CsiAmplitudeCut 百度：（密码：xnra） 谷歌： （1拳; 2挥手; 3捡起; 4举手; 5跑步; 6推; 7蹲; 8拉O; 9步行; 10拉X） 同样，我们收集的原始CSI数据也

现有的动态分簇算法大多假设系统知道完全的信道状态信息（CSI）, 但这在实际系统中较难实现。针对这一问题, 提出了一种部分CSI下的近邻传播动态分簇算法。在每个基站已知一定地理区域内基站CSI的情况下, 利用协同度设计输入矩阵, 通过近邻传播的方式在全网内传播吸引度及归属度; 然后, 通过协作证据积累过程, 生成多个协同簇。仿真结果表明, 该算法的分簇性能接近于完全CSI下的利益树分簇算法, 算法的收敛速度受系统内基站数的影响较小, 收敛速度快, 适用于实际系统。

Mobile Industry Processor Interface-Camera Serial Interface 2，现在的图像传感器接口大多数是这种，开发图像采集必备资料。

信道状态信息（CSI,channel state information）可以提供更详细具体的子载波信息，在室内定位技术领域引起研究人员的关注和重视。针对传统室内定位方法在复杂室内环境下准确性及稳定性方面的不足，提出了一种可以用于复杂室内环境的定位方法，命名为 ComLoc。主要解决了复杂环境中无线信号多径效应和噪声干扰对定位精度的影响，并讨论了CSI信号存在的误差，分析CSI相位信息对室内环境的敏感性，提出可信载波链路的思想，通过相位差选取可靠、稳定的链路信号来减少对位置的误判，同时对CSI的相位误差进行校准，提取信号变化的特征。实验结果分析表明，ComLoc在室内复杂环境下的定位结果具有高效性和有效性。

MIPI Alliance Specification for Camera Serial Interface 2 (CSI-2) Version 1.01.00 Revision 0.04 – 2 April 2009 Further

In this paper, we address antenna selection (AS)-aided massive multi-user multiple-input-multiple-output (MU-MIMO).system based on maximum signal-to-noise ratio, where imperfect channel state information (CSI), time-varying channel and.antenna spatial correlation are considered. More explicitly, a computationally simple training-based channel estimator (CE) is.firstly employed for obtaining the imperfect down-link CSI. Channel quantization (CQ) is subsequently introduced by the feedback.link whi

获取CSI matlab绘图

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Bradfield CSI模块说明

详解介绍了MIPI中的CSI、DSI协议，研究MIPI的小伙伴来拿吧