基于RSSI的蓝牙设备室内定位数据集-递归连续小波变换与XGBoost模型-2022-sakibapon

基于RSSI的蓝牙设备室内定位数据集-递归连续小波变换与XGBoost模型-2022-sakibapon

数据来源：互联网公开数据

标签：室内定位,蓝牙,RSSI,小波变换,XGBoost,机器学习,定位算法,无线传感,可解释性,科学研究

数据概述： 本数据集包含了通过接收信号强度指示（RSSI）进行蓝牙低功耗（BLE）设备室内定位的实验数据。 数据集的核心是不同位置的BLE设备所接收到的RSSI值，这些值通过递归连续小波变换（RCWT）进行处理，并用于训练和评估XGBoost分类器，以预测BLE设备在室内环境中的位置。 数据集还包括了用于解释模型预测结果的Shapley加性解释（SHAP）值。

数据用途概述： 该数据集主要用于以下几个方面： 1. 室内定位算法研究： 为研究人员提供数据，以测试和改进基于RSSI的室内定位算法。 2. 机器学习模型训练与评估： 用于训练和评估XGBoost等机器学习模型在室内定位任务中的性能。 3. 可解释性分析： 提供用于解释模型预测结果的SHAP值，以帮助理解模型的工作原理。 4. 教育与科研： 供学生和研究人员学习和实践室内定位技术，以及探索小波变换和机器学习在定位领域的应用。 5. 应用开发： 为开发基于BLE的室内定位应用提供数据基础。