💡 背景 / 动机 (Context / Motivation)
在简单的分类中发现,CNN,MLP,Transformer等模型可以不需要认识WIFI CSI数据的物理意义的情况下,能够有效的学习到其特征,因此 ,我们暂时不需要对信号处理相关的程序,我们需要泛化能力更强的模型,所以我们需要采集更多的数据来提高模型的泛化能力,由于采集设备不同(具体体现在多天线,不同子载波等等),采集与预处理数据是一件重复的事情,我们需要一个可复用的方案
📝 目标 (Objective)
设计一套数据采集与管理系统,解决现在需要重复编写数据处理脚本,以及推理和采集强耦合的问题
📕 任务指南
1.对采集的数据及时且完善保存
2.通过一个websocket接口将数据传输出来,模型推理时只需从websocket接收数据并且完成推理。解耦采集设备,模型推理,数据预处理之间的关系
📋 待办列表 (To-Do List)
🎯 完成定义 (验收标准 / Definition of Done)
🔗 相关 Issue / PR
💡 背景 / 动机 (Context / Motivation)
在简单的分类中发现,CNN,MLP,Transformer等模型可以不需要认识WIFI CSI数据的物理意义的情况下,能够有效的学习到其特征,因此 ,我们暂时不需要对信号处理相关的程序,我们需要泛化能力更强的模型,所以我们需要采集更多的数据来提高模型的泛化能力,由于采集设备不同(具体体现在多天线,不同子载波等等),采集与预处理数据是一件重复的事情,我们需要一个可复用的方案
📝 目标 (Objective)
设计一套数据采集与管理系统,解决现在需要重复编写数据处理脚本,以及推理和采集强耦合的问题
📕 任务指南
1.对采集的数据及时且完善保存
2.通过一个websocket接口将数据传输出来,模型推理时只需从websocket接收数据并且完成推理。解耦采集设备,模型推理,数据预处理之间的关系
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