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在当今的数字技术环境中，Wi-Fi，一个基于IEEE 802.11规范的无线保真度的缩写，扮演着促进互联网接入的重要角色。它可以让任何人无需任何电线就可以连接到任何地方的网络。此外，根据思科的一份报告〔1〕，到2020年，来自无线和移动设备的流量将占IP总流量的三分之二。报告指出，Wi-Fi和移动设备将占IP流量的66%。换句话说，Wi-Fi运营商的客户比以往任何时候都更加在线。因此，运营商的一个重要目标是改善客户的宽带体验，以提供可靠的无线服务。由于这些来自无线用户的高期望，宽带运营商将重点放在监测无线网络的性能上，并试图从深入了解客户的无线环境来改进它。为此，Telenor Sverige AB支持开展三项硕士论文活动，目的是：•研究从接入点收集的Wi-Fi数据，将数据可视化，并提出一个Wi-Fi性能预测模型，以找出影响Wi-Fi性能的可能因素。•根据Diego Alonso Landa Torrejon的Wi-Fi数据分析结果，提出适当的性能优化方法[2]。•开发一个图形用户界面工具，展示客户的相关数据。此工具旨在根据最终用户的请求，在适当的聚合和复杂性级别显示性能指标。本次活动由顾玉卿[3]主持，本文有两个贡献。首先，开发了一个Wi-Fi数据可视化工具来显示给定时间间隔内物理层度量的变化。其次，本文分析了Wi-Fi性能参数与Wi-Fi性能指标饱和吞吐率之间的关系，描述了如何利用有限的Wi-Fi参数集，利用支持向量来精确估计受控无线通信环境下的Wi-Fi吞吐率机器（SVM）学习技术。
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