藍芽wifi接收器的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

運⽤機器學習法則於無線區域網路接收訊號強度指標之室內定位系統開發

為了解決藍芽wifi接收器的問題，作者黃家頡 這樣論述：

近年來運用射頻技術進行室內定位之相關研究蓬勃發展，以射頻技術分類可 包含藍芽(Bluetooth)、無線區域網路(WiFi)、超寬頻(Ultra-wideband，UWB)或無線 射頻辨識(radio frequency identification, RFID)等，以技術來分類可包含，接收訊號 強度指標(Received Signal Strength Indicator，RSSI)、無線通道資訊(Channel State Information，CSI)、或到達角(Angle of Arrival，AOA)等。本論文主要提出藉由蒐集 運行空間中各訓練座標點之無線網路(Wi-Fi)熱點(

Access Point, AP)的RSSI，作為 空間定位座標之相關特徵點，再透過機器學習建立RSSI資訊特徵與運行空間座標 之對應模型，使用者不需得知道熱點的確切位置，也無須建立與熱點連線關係，即 能進行使用者的室內定位。本論文提出的實驗系統，將無線接收器及運算單元架設於移動平台上，使系統在環境中各個座標間行走以進行數據收集及定位。本論文考慮到RSSI的特性，在數據收集階段使用中位值平均及限幅平均過濾方法降低因RSSI的多徑產生的雜訊。為了降低運算的複雜度，僅在RSSI參數有較高的變化時才對其自動濾波。本論文結合了機器學習方法在室內定位系統，使系統能判斷當前位置，其中實驗了多層感知器(Mu

ltilayer Perceptron，MLP)、長短期記憶神經網路(Long Short-term Memory，LSTM)及卷積神經網路(Convolutional Neural Network，CNN)三種方法並進行比較。研究結果表明，本論文所提出的過濾方法可以有效降低RSSI的雜訊以 提升定位精度。透過比較及分析不同學習模型，研究結果指出使用卷積神經網路(CNN)的表現優於其他神經網路，定位精度達到亞米級。

以信標技術為基礎之智慧門禁管理系統

為了解決藍芽wifi接收器的問題，作者石少斌 這樣論述：

許多現有的門禁系統是以感應式為主，使用者都必須先將磁卡或磁扣取出，然後貼近讀卡機，待感應成功之後便能開門進出。然而，當使用者雙手皆拿取物品或身穿雨衣時，實在難以取出放在背包內或口袋中的磁卡，造成使用上的不方便。為了解決上述的問題，本論文提出一個以低功率藍芽的信標技術為基礎之智慧門禁管理系統，該系統主要是以使用者主動發送近距離的信標訊號做為身分識別，以判斷是否具有開啟閘門之權限，並透過紅外線感應來確認是否真有進入之意圖。一旦權限與意圖兩者兼備時，系統便會自動開啟電控鎖讓使用者進入。同時，我們的後端管理系統也可設定使用者進出特定閘門的時段，以便與課表或空間借用系統密切整合。此外，我們亦以本校圖書

館做為實作場域，實際將系統安裝於入館閘門，讓讀者在進入圖書館時，不再需要手持學生證感應條碼，而是透過手機或信標發射器來發送信標訊號，便可自動開啟閘門。未來，我們也預計結合紅外線熱影像檢測，讓讀者在進館之時，亦可由本系統自動量測體溫，落實防疫措施，並將本系統與校務系統結合，進一步推廣至其他校園場域。