prikaz prve stranice dokumenta Teorijski izračun i analiza korelacija WiFi signala i broja ljudi pomoću strojnog učenja
  Download
PDF 568.75 KB
master's thesis
Teorijski izračun i analiza korelacija WiFi signala i broja ljudi pomoću strojnog učenja
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Science, 2022. urn:nbn:hr:217:463744
Kliček, Vinko
University of Zagreb
Faculty of Science
Department of Physics

Institutional repository: Repository of the Faculty of Science

Cite this document

Kliček, V. (2022). Teorijski izračun i analiza korelacija WiFi signala i broja ljudi pomoću strojnog učenja (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Science. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:463744

Kliček, Vinko. "Teorijski izračun i analiza korelacija WiFi signala i broja ljudi pomoću strojnog učenja." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Science, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:463744

Kliček, Vinko. "Teorijski izračun i analiza korelacija WiFi signala i broja ljudi pomoću strojnog učenja." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Science, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:463744

Kliček, V. (2022). 'Teorijski izračun i analiza korelacija WiFi signala i broja ljudi pomoću strojnog učenja', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Science, accessed 23 December 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:463744

Kliček V. Teorijski izračun i analiza korelacija WiFi signala i broja ljudi pomoću strojnog učenja [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Science; 2022 [cited 2024 December 23] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:463744

V. Kliček, "Teorijski izračun i analiza korelacija WiFi signala i broja ljudi pomoću strojnog učenja", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Science, Zagreb, 2022. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:463744

Metadata
TitleTeorijski izračun i analiza korelacija WiFi signala i broja ljudi pomoću strojnog učenja
Title (english)Theoretical calculation and analysis of WiFi signals with machine learning
AuthorVinko Kliček
MentorHrvoje Buljan (mentor)
Committee memberHrvoje Buljan (predsjednik povjerenstva)
Committee memberAndrej Novak (član povjerenstva)
Committee memberŽeljko Skoko (član povjerenstva)
Committee memberVedran Đerek (član povjerenstva)
Committee memberIvica Smolić (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Science
(Department of Physics)
Zagreb
Defense date and country2022-09-28, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		NATURAL SCIENCES
Physics
Abstract
Cilj istraživanja je korištenjem analize WiFi signala otkriti prisustvo ljudi u WiFi polju. Podatci koje analiziramo su intenziteti elektromagnetskog (WiFi) polja u danim točkama prostora, za danu konfiguraciju objekata koji se nalaze u prostoriji. Koristimo tri različite metode strojnog učenja na istim setovima podataka. Gledamo rješenja koja nam daje strojno učenje za pojedinu metodu te ih uspoređujemo s ostalim metodama. Zanima nas koja metoda daje bolje rezultate te što možemo u budućnosti poboljšati da dobijemo bolja rješenja. Jedan set podataka je dobiven teorijski koristeći program COMSOL, dok je drugi set podataka dobiven eksperimentalno.
Abstract (english)
The goal of the research is to detect the presence of people in the WiFi field using WiFi signal analysis. The data that we analyze are the intensities of the electromagnetic (WiFi) field in given points of space, for a given configuration of objects located in the room. We are using three machine learning methods on same datasets. Machine learning give us results for individual method and then we compare those results with other machine learning results. We do that because we want to see what method works the beast and how we can upgrade to get better results. One dataset was obtained theoretically using the COMSOL program, while the other dataset was obtained experimentally.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:217:463744
Study programmeTitle: Physics and Computer Science; specializations in: Education
Course: Education
Study programme type: university
Study level: integrated undergraduate and graduate
Academic / professional title: magistar/magistra fizike i informatike (magistar/magistra fizike i informatike)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsOpen access
Embargo expiration date: 2024-03-28
Terms of useLicence In copyright icon
Created on2022-10-19 07:17:29