WKNN室内指纹定位imatlab代码
时间: 2023-10-13 17:11:21 浏览: 60
以下是一个简单的WKNN室内指纹定位的MATLAB代码示例:
```matlab
% 加载指纹数据库
load('fingerprint_database.mat');
% 加载测试指纹
test_fingerprint = imread('test_fingerprint.png');
% 特征提取
test_features = extract_features(test_fingerprint);
% 计算测试指纹与数据库中所有指纹的距离
distances = zeros(size(fingerprint_database, 1), 1);
for i = 1:size(fingerprint_database, 1)
distances(i) = euclidean_distance(test_features, fingerprint_database(i, :));
end
% WKNN分类
k = 5; % 设置K值
weights = 1./distances(1:k); % 计算权重
location_weights = zeros(size(fingerprint_database, 1), 2);
for i = 1:k
location_weights(i, :) = fingerprint_database(i, end-1:end).*weights(i); % 计算位置权重
end
predicted_location = round(sum(location_weights)./sum(weights)); % 预测位置
% 输出结果
fprintf('Predicted location: (%d, %d)\n', predicted_location(1), predicted_location(2));
```
其中,`fingerprint_database.mat` 包含了指纹数据库,每一行是一个指纹的特征向量和位置坐标。`test_fingerprint.png` 是一个测试指纹的图像,需要先进行特征提取,然后计算与数据库中所有指纹的距离。然后,使用WKNN算法进行分类,得到预测位置坐标。
需要注意的是,这个示例代码仅供参考,具体实现可能需要根据实际情况进行修改和优化。