适合初学者学习位置指纹定位，带数据（测试点坐标和RSSI值），KNN算法，参数可以手动调节，6个AP，100组测试点和指纹数据，图片对比清晰，输出算法平均精度，适合想学习定位算法的初学者和改进算法的学者进行研究改进。

针对传统WLAN指纹定位算法中存在的定位精度低、稳定性差、实时性不高等问题，提出一种基于CMAES-SVR的WLAN室内定位算法。该算法首先对接入点（AP）的接收信号强度（RSS）进行统计分析，采用高斯滤波对信号进行预处理，然后利用K-means聚类算法将原始指纹数据库中的定位区域进行聚类分块；其次采用协方差矩阵自适应进化策略（CMAES）优化支持向量回归机（SVR）参数，从而建立CMAES-SVR室内定位学习模型，通过该模型分别构建各定位子区域中RSS信号与物理位置非线性映射关系；最后判断测试点所属类簇，根据该类簇中训练好的CMAES-SVR模型进行回归预测。实验结果表明，与WKNN、传统SVR以及PSO-SVR算法相比，该算法在定位精度、稳定性以及实时性方面均有所提高。

针对RSS（接收信号强度）时变性以及不同终端信号接收能力的差异性，导致WLAN位置指纹定位不稳定的问题，基于RSS空间线性相关性提出一种新颖的位置指纹定位算法。在每个参考点分别采集多组RSS样本形成特征矩阵，并构建离线位置指纹数据库。定位时，通过计算实时RSS矩阵与指纹库参考点相关性，得到最相关的k个参考点，利用二次加权质心算法计算用户的最终位置。为了有效降低信号时变性的影响，采样时进行了滤波、排序等处理，构建离线指纹数据库时尽量增加采样次数，但需要对样本进行聚合处理以适应定位相关性计算。实验结果表明，该算法在保证较高定位准确度的同时，针对不同终端有更好的定位稳定性。

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RationalDMIS 7.0 定位位置公差(位置度 同心同轴 对称度) http://blog.sina.com.cn/jianhongwei1989

Table of Contents 1、代码启动过程简要分析 2、存储地址，运行地址，链接地址 2.1、存储地址 2.2、链接地址 2.3、运行地址 2.4、链接地址和运行地址的区别 3、位置有关码，位置无关码详细解释 4、代码重定位 4.1、重定位代码详解 1、代码启动过程简要分析 问题1：代码下载到哪里去？ 数据手册上会有说明，位置不是我们想往哪里下载就往哪里下载的，下载错了启动的时候就找不到代码的位置在哪，一般是下载到如下存储设备中：1、内部自带的FLASH, 2、外扩NANDFLASH（EMMC）, 3、外扩NORFLASH, 4、SD卡，（存储地址） 1、大部分单片机（stm32）

行业分类-设备装置-可调整刀具定位位置的横向碎纸机构.zip

可以修改苹果手机定位，