环境识别
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基于多特征提取与机器学习的LOS与NLOS识别算法系统
本程序旨在解决无线通信与定位过程中因非视距（NLOS）传播导致的系统精度下降问题，通过对接收信号进行深度特征挖掘实现视距（LOS）与非视距环境的自动分类。系统实现了完整的信号预处理流程，涵盖了从信道冲激响应（CIR）数据中提取关键统计特征的功能，包括平均超额时延、均方根时延扩展、接收信号强度（RSSI）、一阶至四阶矩统计量、峭度（Kurtosis）以及莱斯K因子。该系统采用模块化设计，包含了特征选择、训练集与测试集划分、分类器构建以及性能评估等多个核心模块，通过对比不同传播条件下的多径分量分布特性，能够构
