1. 本选题研究的目的及意义
随着高校扩招，大学生数量不断增加，自习室作为学生课外学习的重要场所，其资源的合理分配和高效利用显得尤为重要。
传统的自习室管理方式存在诸多弊端，如信息更新不及时、座位利用率低等问题，难以满足学生日益增长的学习需求。
本课题旨在利用WiFi探测技术，结合数据分析方法，设计和实现一套自习室数据分析系统，以期提高自习室资源利用率，为学生提供更便捷、舒适的学习环境，并为高校管理部门提供数据支持。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着物联网、大数据等技术的快速发展，基于传感器网络的数据分析技术在各个领域得到广泛应用，其中包括利用WiFi、蓝牙、RFID等技术进行室内定位和人员行为分析。
在自习室管理方面，国内外学者也进行了一些有益的探索和研究。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题主要研究内容如下:
1.基于WiFi探测技术的自习室数据采集:研究WiFi探测技术原理，选择合适的WiFi探测设备，设计数据采集方案，实现对自习室WiFi信号的实时采集和预处理。
2.自习室座位占用状态识别:利用采集到的WiFi信号数据，采用机器学习等方法识别自习室座位占用状态，并实时更新座位状态信息，为学生提供准确的座位信息查询服务。
4. 研究的方法与步骤
本课题将采用理论研究和实践应用相结合的研究方法，首先进行文献调研，了解自习室管理现状、WiFi探测技术原理和数据分析方法，在此基础上，进行系统需求分析，设计系统架构，并进行模块划分。
其次，选择合适的WiFi探测设备，搭建实验环境，进行数据采集和预处理，并研究基于WiFi信号的座位状态识别算法，实现对自习室座位占用状态的实时监测。
在座位状态识别的基础上，进一步分析学生到离时间、学习时长、座位选择等数据，挖掘学生学习行为规律，并利用可视化手段展示数据分析结果。
5. 研究的创新点
本课题的创新点主要体现在以下几个方面:
1.数据采集方式的创新:利用WiFi探测技术实现对自习室数据的被动式采集，相较于传统的RFID技术，具有成本低、部署方便、无需学生佩戴任何设备等优点。
2.数据分析方法的创新:结合机器学习算法，对采集到的WiFi信号数据进行分析，实现对自习室座位占用状态的准确识别，并在此基础上，进一步挖掘学生学习行为规律，为学生提供个性化学习建议。
3.系统应用场景的创新:将WiFi探测技术应用于自习室管理，为解决传统自习室管理难题提供了一种新的思路，为智慧校园建设提供了一种新的应用场景。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 陈龙,周浩,田野,等.基于Wi-Fi的室内定位技术综述[J].电子技术应用,2020,46(12):1-6.
2. 姚琳,陈俊,王强,等.基于Wi-Fi的室内定位技术研究[J].计算机应用研究,2019,36(01):147-153.
3. 张健,王伟,张锐.基于Wi-Fi指纹匹配的室内定位算法研究[J].计算机工程与应用,2018,54(21):155-160.
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