DTW算法
需求
动态时间规整 DTW
需求
在很多应用中，需要比较两个序列的相似性。然而比如语音、手势，每个音的长短不一致，即使两个序列有很强的相似性，但是在每个特征时间坐标也不是对齐的。这样就需要对其进行伸缩，动态时间规整就是通过找到这两个波形对齐的点，来计算两个序列之间的距离（相似度）。时间序列在处理手势识别数据时，需要用到动态时间规整。
动态时间规整 DTW
比较两个序列Q,C
Q = q1, q2,…,qi,…, qn ;
C = c1, c2,…, cj,…, cm ;
¶构造一个 n x m 的矩阵网格
矩阵中元素$(i,j)$表示 $q_i$和$c_j$两点的距离$d(q_i,c_j)$(距离越小相似度越高)。一般使用欧式距离$d(q_i,c_j)=(q_i-c_j)^2$, 每个元素$(i,j)$也表示$q_i$和$c_j$进行对齐。
DTW算法可以归结为寻找此网格中包含若干格点的路径，包含的格点即为两个序列进行计算时需要对齐的点。
将这条路径定义为warping path规整路径，用W表示$ w_k=(i,j)_k $
$ W = w_1,w_2,\cdots,w_k, ...
Paper
Mobisys 2016-2018 RFID
¶1. Mobisys2018, Xiaochen Liu, TAR - Enabling Fine-Grained Targeted Advertising in Retail Stores
使用低功耗蓝牙（Bluetooth Low Energy）和多个摄像头在零售场景下实现对顾客的轨迹跟踪。
¶2. Mobisys2018, Tian Liu, Detecting Wireless Spy Cameras Via Stimulating and Probing
使用了一种simulating and probing机制，利用改变空间亮度，以激发无限摄像头传输数据量的变化，从而检测出摄像头。
¶3. Mobisys2018, Raghav H. Venkatnarayan, Multi-User Gesture Recognition Using WiFi
【R】利用wifi解决了多个人同时进行手势识别的问题。
¶4. Mobisys2018, Zhao Tian, Augmenting Indoor Inertial ...
Daily
20181207
一、 使用参考标签的
20181207
一、 使用功率比值判断层数
首先使用功率20dBm，天线距离书本60cm,发现漏读很严重，只读到了5本。改用30dBm只读到18本。
图 1
图上所示可能是干扰因素过多导致的混乱。
下图是使用新标签，只检测标签不放到书中，但是效果仍然不好，而且越是在两天线连接线上越容易漏读。
图 2
图 3
图 4
图 5
比较两层的结果：
图 6
红色是距离两个天线距离相等，黄色是距离第一个天线一层，距离第二个天线三层。
X=10*lg(p/1mw)
可以推导出
P1/P2=10^[(rss1-rss2)/10]
然而功率在空气中的分布并不知道，因为不知道功率随着传播损耗的公式，而且天线经过了极化，很难用一个公式表示。
图 7
20181205
一、 变换天线功率，测量固定距离标签的RSSI
两个标签F101、F102分别相距天线1.02m、0.53m, 天线变换不同的功率，观察标签的RSSI
图 1
dBm是一种衡量信号强度的单位，假设当前位置的信号强度为pm ...
category
Human tracing
¶Mobisys2018, Xiaochen Liu, TAR - Enabling Fine-Grained Targeted Advertising in Retail Stores
dectecting camera
¶Mobisys2018, Tian Liu, Detecting Wireless Spy Cameras Via Stimulating and Probing
To be continued
NVIDIA_Docker
NVIDIA Docker
NVIDIA Docker 是一个github上的开源项目，主要提供了一下两个组件，nvidia-docker基本上是docker命令的一个包装，透明地为容器提供必要的组件以在GPU上执行代码。
1.driver-agnostic CUDA images;
2.a Docker command line wrapper that mounts the user mode components of the driver and the GPUs (character devices) into the container at launch.
一、安装Docker和NVIDIA Docker
创建容器化GPU APP之前需要先安装下面的软件
最新的NVIDIA驱动
Docker
‘nvidia-docker’
驱动和Docker之前都安装过，参见install Tensorflow和install and learn docker,现在安装nvidia-docker。
¶1.安装nvidia-docker
这里只看ubuntu16.04的效果，其他版 ...
install_Tensorflow
现在机器学习异常火热，智能大会也在天津进行的如火如荼，英伟达的AI芯大卖股价暴涨，学术界的很多方面也需要结合机器学习来研究一些新内容，有必要搭建一个机器学习框架。Tensorflow是TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，现在（写于2018-5-16）已经推出版本1.8。Tensorflow有仅用CPU的版本，这个安装很简单，可以官方参考文档。为了发挥GPU运算的优势，提高运算速度，这里搭建一个GPU版本的Tensorflow，这个笔记和大家分享，一起学习。
一、软硬件条件
这里选择在Ubuntu 16.04 LTS系统（在Ubuntu下可用cat /etc/issue 查看版本号），根据官网的文档，安装GPU版本的Tensorflow需要满足以下先决条件：
CUDA® 工具包 9.0。如需了解详情，请参阅 NVIDIA 文档。请务必按照 NVIDIA 文档中的说明将相关的 CUDA 路径名附加到 LD_LIBRARY_PATH 环境变量中。
与 CUDA 工具包 9.0 相关联的 NVIDIA 驱动程序。
cuDNN v7.0。如需了解 ...
Install_NIC_driver_for_Ubuntu
由于找不到显卡，我在网上查到可以关闭安全模式，我就去BIOS里寻找（一条不归路），我把和显卡有关的都试了一下，不小心把板载显卡禁用。之后重置BIOS，拔掉电源、反装电源和短接都不奏效，只好换了一个BIOS芯片。重启后发现网卡驱动不起作用了，只好重装驱动。
1.查看网卡型号，查找对应型号的驱动
lspci|grep -i net
2.下载对应驱动igb-5.3.5.15.tar.gz
使用U盘，拷贝到ubuntu主机
挂载u盘的命令
查看U盘设备：
sudo fdisk -l
找到对应的磁盘号：/dev/sde4
sudo mount /dev/sde4 /mnt
现在可以去/mnt路径拷贝驱动了。
cp /mnt/igb-5.3.5.15.tar.gz ~/soft/
解压驱动文件
tar -zxvf igb-5.3.5.15.tar.gz
3.编译和安装
进入文件夹，找到/src文件夹，进入
sudo make install
默认会编译到/lib/modules/4.4.0-124-generic/updates/drivers/net/ethernet/i ...
install_caffe
一、安装显卡驱动 cuda cudnn
鉴于我下载的CUDA包中自带显卡驱动，故直接安装CUDA和cudnn，安装前关闭桌面xserver和禁用nouveau，禁用这些和安装驱动请参考另一篇博客 install tensorflow,在开头讲解了安装驱动的过程。
鉴于这次实在linux mint 19上安装，其基于Ubuntu 18.04，故重新安装cuda
准备好cuda_10.0.130_410.48_linux.run，可以到官网下载
sudo chmod a+x cuda_10.0.130_410.48_linux.run
sudo sh ./cuda_10.0.130_410.48_linux.run
除了以下两项选择了no，其他都选择yes和默认目录
安装完成后注意环境变量
CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.0
LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64
PATH="/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games ...
install_and_learn_Docker
搭建docker，学习官方文档
想要了解Docker的一些特性，这篇文章很有帮助。
安装过程参考docker docs
一、安装docker
¶1.首先卸载旧版的docker（如果有的话）
sudo apt remove docker docker-engine docker.io
¶2.SET UP THE REPOSITORY
sudo apt update
sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl sofeware-properties-common
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
验证
sudo apt-key fingerprint 0EBFCD88
SET UP THE STABLE REPOSITORY
sudo add-apt-repository “deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu ...
Distributed_Tensorflow
本文参考Using TensorFlow via Docker
之前的工作可能需要了解
install Tensorflow 其中有准备工作
Install and Learn Docker学习docker的基础知识
一、首先在单节点安装很简单
运行以下命令
nvidia-docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu bash