股票外汇技术分析解析英文版ppt (15).ppt

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1、AHybridSystemIntegratingSignalAnalysisandProbabilisticNeuralNetworkforUserMotionDetectioninWirelessNetworks元智大學資訊工程學系指導教授：鍾添曜學生：唐紹謙OutlineIntroductionRelatedWorksMACD(MovingAverageConvergence-Divergence)MRSS(MomentumofReceivedSignalStrength)PNN(ProbabilisticNeuralNetwork)Moti

2、onDetectionwithMachineLearningPNN-MSMD(MultipleSensor-basedMotionDetection)AlgorithmSimulationsConclusionsandFutureWorksIntroduction4G整合不同的網路技術,使用者可以在不同網路中切換網路,因此提供一個高品質的換手演算法是重要的研究。換手演算法分為兩類：使用固定的無線電接收訊號強度(ReceivedSignalStrength；RSS)作臨界門檻的方法選擇適當的臨界門檻不易移動感知偵測的方法(motionawaremet

3、hod)多半需要額外的硬體設備(GPS),和金錢花費.分析RSS變動來偵測移動狀態,如MACD與MRSS.RelatedWorksMACD方法:快速與慢速的平滑移動平均數(EWMA)，計算兩者之間的差離值(DIF)。以差離值分析無線電訊號接受強度的變動來判別行動裝置的移動狀態。EWMA公式:快速的EWMA慢速的EWMARelatedWorks(cont.)MRSS:不同時間的EWMA值的動量變化計算公式:RelatedWorks(cont.)SEMALEMADIF0TimedBmTimedBmARSSEMAMRSS0TimeTimedBmdBmIn

4、itialtimeMRSSi1i1j1△tij△t△tMRSSiMACDMRSSRelatedWorks(cont.)PNN架構運作方式:1.行動終端移動時，將多個sensor所量測的MACD與MRSS值從輸入層輸入與做運算，計算欲分類資料的特徵向量對每個樣式的高斯機率密度函數，其結果輸出到樣式層。2.樣式層的數值與做運算，計算各樣式所屬的分類下的高斯機率密度函數，結果輸出到總結層。3.總結層中最大機率值的類別為判斷結果。-註:樣板:為輸入層到樣式層的連結加權值;MRSS與MACD的變動值，做為PNN輸入的學習範例。為樣式層到總結層的連結加權值;M

5、RSS與MACD的移動狀態，做為PNN輸入的學習範例。PNN-MSMDAlgorithm移動狀態分析流程分為四步驟：Step1:從無線網路卡取得無線電訊號接收強度資訊(RSS)Step2:由RSS計算EWMA。10個αStep3.a:由EWMA計算MACD。Step3.b:由EWMA計算MRSS。Step4:PNN使用MACD與MRSS計算移動狀態的機率。MotionDetectionwithMachineLearningPNN-MSMDSchemePatternSelectionMACD與MRSS挑選用於WLAN與WiMAX的樣板所挑選的各別平滑

6、參數(α值)如下:在MRSS中，所挑選的α值為={0.29，0.16，0.08，0.05，0.04，0.02，0.01}在MACD中，所挑選的<α，β>各別為以這些參數將RSS計算得到MACD與MRSS的特徵向量值作為，實際測量結果當作。<0.29,0.05><0.29,0.04><0.29,0.02><0.29,0.01><0.16,0.02><0.16,0.01><0.08,0.02><0.08,0.01><0.05,0.01><0.04,0.01>MotionDetectionBasedHandoffAlgorithmStartEWMAca

7、lculationARSS

8、ffectAnalysis(1/2)平均移動偵測延遲平均移動偵測成功率Ping-PongEffectAnalysis(2/