轻量级 WiFi 信号智能分析与环境感知引擎
Lightweight WiFi Signal Intelligent Analysis & Environment Awareness Engine

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WiFiSense 是一款轻量级的 WiFi 信号智能分析与环境感知引擎 CLI 工具，专为开发者、网络工程师和安全研究人员打造。

核心价值：

• 🔍 一键洞察 -- 通过简单的命令行操作，即可获取 WiFi 环境的全方位分析结果
• 🧠 智能感知 -- 不仅仅是扫描，更能理解环境变化、推断人员存在、追踪设备动态
• 🪶 极致轻量 -- 零外部依赖，纯 Python 标准库实现，即装即用

解决的痛点：

• 现有 WiFi 分析工具要么过于笨重（如 Wireshark），要么依赖大量第三方库
• 缺乏将 WiFi 信号数据转化为环境感知信息的能力
• 跨平台兼容性差，不同操作系统需要不同工具
• 隐私担忧 -- 大多数工具会收集和上传数据

差异化亮点：

• 🚫 零依赖 -- 无需安装任何第三方包，pip install 即可使用
• 🔒 隐私优先 -- 所有数据在本地处理，不上传任何信息
• 🌍 跨平台 -- 完美支持 Linux、macOS、Windows
• 🛡️ 优雅降级 -- 无系统权限时自动切换为模拟扫描器，确保功能可演示

• 📡 WiFi 信号扫描采集 -- 跨平台扫描，自动检测网络接口，无权限时自动降级为模拟扫描器
• 📊 信号强度分析 -- RSSI 统计、信道拥挤度分析、安全性评估、信噪比（SNR）估算
• 🧬 环境指纹生成 -- 基于 BSSID 集合 + 信号特征哈希，支持环境比对和自定义标注
• 📍 设备追踪 -- 设备出现/消失检测、信号变化追踪、历史记录管理
• 👤 存在检测 -- 基于 WiFi 设备变化推断人员存在、活动级别评估、人数估算
• 🗺️ 信号热力图 -- 终端 ASCII 热力图 + HTML 可视化导出，直观展示信号分布
• 📈 历史趋势分析 -- 信号变化趋势、异常检测、环境稳定性评分
• 📝 多格式报告导出 -- 支持 JSON / CSV / HTML / Markdown 四种格式

• Python 3.8+ （支持 3.8、3.9、3.10、3.11、3.12）
• 无需安装任何第三方依赖

# 方式一：从 PyPI 安装（推荐）
pip install git+https://github.com/gitstq/WiFiSense.git

# 方式二：从源码安装
git clone https://github.com/gitstq/WiFiSense.git
cd WiFiSense
pip install .

# 扫描 WiFi 网络
wifisense scan

# 分析扫描结果
wifisense analyze -f data.json

# 生成信号热力图
wifisense heatmap -f data.json

# 生成环境指纹
wifisense fingerprint --label "MyOffice"

# 存在检测
wifisense presence -f data.json

# 生成分析报告
wifisense report -f data.json

扫描周围 WiFi 网络并采集信号数据。

# 基本扫描（自动选择接口，默认 5 秒）
wifisense scan

# 指定接口和持续时间，保存结果
wifisense scan -i wlan0 -d 10 -o scan_data.json

# 禁用模拟降级（无权限时直接报错）
wifisense scan --no-mock

使用场景： 网络环境调研、信号覆盖评估、日常网络监控。

对扫描结果进行深度分析，包括 RSSI 统计、信道分布、安全性评估等。

# 分析扫描数据
wifisense analyze -f scan_data.json

# 分析并保存结果
wifisense analyze -f scan_data.json -o analysis.json

使用场景： 网络优化、信道选择建议、安全审计。

基于 WiFi 信号特征生成环境唯一指纹，支持环境识别与比对。

# 生成带标签的环境指纹
wifisense fingerprint -f scan_data.json --label "MyOffice"

# 生成指纹并与已知指纹比对
wifisense fingerprint -f scan_data.json --label "Home" --compare

使用场景： 室内定位、环境识别、多地点管理。

追踪 WiFi 设备的出现、消失和信号变化。

# 追踪设备变化
wifisense track -f scan_data.json

# 指定数据存储目录
wifisense track -f scan_data.json -d ./tracker_data

使用场景： 设备监控、网络资产管理、异常设备检测。

基于 WiFi 设备信号变化推断人员存在状态和活动级别。

# 检测当前环境的人员存在情况
wifisense presence -f scan_data.json

# 指定数据存储目录（用于历史对比）
wifisense presence -f scan_data.json -d ./presence_data

使用场景： 智能家居联动、办公室占用检测、安防辅助。

生成 WiFi 信号强度热力图，支持终端 ASCII 和 HTML 两种输出格式。

# 终端 ASCII 热力图
wifisense heatmap -f scan_data.json

# 导出 HTML 热力图
wifisense heatmap -f scan_data.json -o heatmap.html --format html

# 按 SSID 过滤
wifisense heatmap -f scan_data.json --filter-ssid "MyWiFi"

使用场景： 信号覆盖可视化、AP 部署规划、网络优化报告。

分析 WiFi 信号的历史变化趋势，检测异常波动。

# 添加当前扫描数据并分析趋势
wifisense trends -f scan_data.json

# 指定数据目录并保存结果
wifisense trends -f scan_data.json -d ./trend_data -o trends.json

使用场景： 长期网络监控、信号稳定性评估、异常事件回溯。

将扫描和分析结果导出为多种格式的报告。

# 导出 JSON 报告
wifisense report -f scan_data.json -o report.json --format json

# 导出 HTML 报告
wifisense report -f scan_data.json -o report.html --format html

# 导出 CSV 报告
wifisense report -f scan_data.json -o report.csv --format csv

# 导出 Markdown 报告（含原始数据）
wifisense report -f scan_data.json -o report.md --format markdown --include-raw

使用场景： 报告生成、数据归档、与其他系统集成。

• 零依赖哲学 -- 使用纯 Python 标准库实现所有功能，避免依赖地狱，确保在任何 Python 环境中都能稳定运行
• 隐私至上 -- 所有数据处理完全在本地完成，不发送任何网络请求，不收集任何用户信息
• 优雅降级 -- 当系统权限不足时，自动切换到模拟扫描器模式，确保工具在任何环境下都能正常演示和学习
• 模块化架构 -- 每个功能模块独立解耦，便于单独使用、测试和扩展

• v1.1 -- 添加实时监控模式（wifisense monitor）
• v1.2 -- 支持 GPS 坐标记录，实现信号地图绘制
• v1.3 -- 添加 Web Dashboard 可视化界面
• v2.0 -- 引入插件系统，支持自定义分析模块
• v2.1 -- 添加机器学习异常检测模型

git clone https://github.com/gitstq/WiFiSense.git
cd WiFiSense
pip install -e .

提示： 如果没有相应权限，WiFiSense 会自动降级为模拟扫描器，生成模拟数据用于功能演示。

WiFiSense 支持通过配置文件自定义行为，配置文件路径：~/.wifisense/config.json

我们欢迎并感谢所有形式的贡献！无论是提交 Bug、改进文档，还是贡献代码。

1. Fork 本仓库
2. 创建特性分支：git checkout -b feature/amazing-feature
3. 提交更改：git commit -m 'Add some amazing feature'
4. 推送分支：git push origin feature/amazing-feature
5. 提交 Pull Request

git clone https://github.com/gitstq/WiFiSense.git
cd WiFiSense
pip install -e .

# 运行测试
python -m pytest tests/

• 遵循 PEP 8 编码规范
• 所有公共函数必须包含 docstring
• 提交前确保所有测试通过

本项目基于 MIT License 开源。

MIT License

Copyright (c) 2024 WiFiSense Contributors

Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
in the Software without restriction, including without limitation the rights
to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
furnished to do so, subject to the following conditions:

The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
copies or substantial portions of the Software.

THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
SOFTWARE.

WiFiSense 是一款輕量級的 WiFi 訊號智慧分析與環境感知引擎 CLI 工具，專為開發者、網路工程師和安全研究人員打造。

核心價值：

• 🔍 一鍵洞察 -- 透過簡單的命令列操作，即可取得 WiFi 環境的全方位分析結果
• 🧠 智慧感知 -- 不僅僅是掃描，更能理解環境變化、推斷人員存在、追蹤設備動態
• 🪶 極致輕量 -- 零外部依賴，純 Python 標準函式庫實作，即裝即用

解決的痛點：

• 現有 WiFi 分析工具要麼過於笨重（如 Wireshark），要麼依賴大量第三方函式庫
• 缺乏將 WiFi 訊號資料轉化為環境感知資訊的能力
• 跨平台相容性差，不同作業系統需要不同工具
• 隱私擔憂 -- 大多數工具會收集和上傳資料

差異化亮點：

• 🚫 零依賴 -- 無需安裝任何第三方套件，pip install 即可使用
• 🔒 隱私優先 -- 所有資料在本地處理，不上傳任何資訊
• 🌍 跨平台 -- 完美支援 Linux、macOS、Windows
• 🛡️ 優雅降級 -- 無系統權限時自動切換為模擬掃描器，確保功能可展示

• 📡 WiFi 訊號掃描採集 -- 跨平台掃描，自動偵測網路介面，無權限時自動降級為模擬掃描器
• 📊 訊號強度分析 -- RSSI 統計、頻道擁擠度分析、安全性評估、訊噪比（SNR）估算
• 🧬 環境指紋生成 -- 基於 BSSID 集合 + 訊號特徵雜湊，支援環境比對和自訂標註
• 📍 設備追蹤 -- 設備出現/消失偵測、訊號變化追蹤、歷史記錄管理
• 👤 存在偵測 -- 基於 WiFi 設備變化推斷人員存在、活動級別評估、人數估算
• 🗺️ 訊號熱力圖 -- 終端 ASCII 熱力圖 + HTML 視覺化匯出，直觀展示訊號分佈
• 📈 歷史趨勢分析 -- 訊號變化趨勢、異常偵測、環境穩定性評分
• 📝 多格式報告匯出 -- 支援 JSON / CSV / HTML / Markdown 四種格式

• Python 3.8+ （支援 3.8、3.9、3.10、3.11、3.12）
• 無需安裝任何第三方依賴

# 方式一：從 PyPI 安裝（推薦）
pip install git+https://github.com/gitstq/WiFiSense.git

# 方式二：從原始碼安裝
git clone https://github.com/gitstq/WiFiSense.git
cd WiFiSense
pip install .

# 掃描 WiFi 網路
wifisense scan

# 分析掃描結果
wifisense analyze -f data.json

# 生成訊號熱力圖
wifisense heatmap -f data.json

# 生成環境指紋
wifisense fingerprint --label "MyOffice"

# 存在偵測
wifisense presence -f data.json

# 生成分析報告
wifisense report -f data.json

掃描周圍 WiFi 網路並採集訊號資料。

# 基本掃描（自動選擇介面，預設 5 秒）
wifisense scan

# 指定介面和持續時間，儲存結果
wifisense scan -i wlan0 -d 10 -o scan_data.json

# 停用模擬降級（無權限時直接報錯）
wifisense scan --no-mock

使用場景： 網路環境調研、訊號覆蓋評估、日常網路監控。

對掃描結果進行深度分析，包括 RSSI 統計、頻道分佈、安全性評估等。

# 分析掃描資料
wifisense analyze -f scan_data.json

# 分析並儲存結果
wifisense analyze -f scan_data.json -o analysis.json

使用場景： 網路最佳化、頻道選擇建議、安全稽核。

基於 WiFi 訊號特徵生成環境唯一指紋，支援環境識別與比對。

# 生成帶標籤的環境指紋
wifisense fingerprint -f scan_data.json --label "MyOffice"

# 生成指紋並與已知指紋比對
wifisense fingerprint -f scan_data.json --label "Home" --compare

使用場景： 室內定位、環境識別、多地點管理。

追蹤 WiFi 設備的出現、消失和訊號變化。

# 追蹤設備變化
wifisense track -f scan_data.json

# 指定資料儲存目錄
wifisense track -f scan_data.json -d ./tracker_data

使用場景： 設備監控、網路資產管理、異常設備偵測。

基於 WiFi 設備訊號變化推斷人員存在狀態和活動級別。

# 偵測當前環境的人員存在情況
wifisense presence -f scan_data.json

# 指定資料儲存目錄（用於歷史對比）
wifisense presence -f scan_data.json -d ./presence_data

使用場景： 智慧家庭聯動、辦公室佔用偵測、安防輔助。

生成 WiFi 訊號強度熱力圖，支援終端 ASCII 和 HTML 兩種輸出格式。

# 終端 ASCII 熱力圖
wifisense heatmap -f scan_data.json

# 匯出 HTML 熱力圖
wifisense heatmap -f scan_data.json -o heatmap.html --format html

# 按 SSID 過濾
wifisense heatmap -f scan_data.json --filter-ssid "MyWiFi"

使用場景： 訊號覆蓋視覺化、AP 部署規劃、網路最佳化報告。

分析 WiFi 訊號的歷史變化趨勢，偵測異常波動。

# 加入當前掃描資料並分析趨勢
wifisense trends -f scan_data.json

# 指定資料目錄並儲存結果
wifisense trends -f scan_data.json -d ./trend_data -o trends.json

使用場景： 長期網路監控、訊號穩定性評估、異常事件回溯。

將掃描和分析結果匯出為多種格式的報告。

# 匯出 JSON 報告
wifisense report -f scan_data.json -o report.json --format json

# 匯出 HTML 報告
wifisense report -f scan_data.json -o report.html --format html

# 匯出 CSV 報告
wifisense report -f scan_data.json -o report.csv --format csv

# 匯出 Markdown 報告（含原始資料）
wifisense report -f scan_data.json -o report.md --format markdown --include-raw

使用場景： 報告生成、資料歸檔、與其他系統整合。

• 零依賴哲學 -- 使用純 Python 標準函式庫實作所有功能，避免依賴地獄，確保在任何 Python 環境中都能穩定運行
• 隱私至上 -- 所有資料處理完全在本地完成，不發送任何網路請求，不收集任何使用者資訊
• 優雅降級 -- 當系統權限不足時，自動切換到模擬掃描器模式，確保工具在任何環境下都能正常展示和學習
• 模組化架構 -- 每個功能模組獨立解耦，便於單獨使用、測試和擴展

• v1.1 -- 新增即時監控模式（wifisense monitor）
• v1.2 -- 支援 GPS 座標記錄，實現訊號地圖繪製
• v1.3 -- 新增 Web Dashboard 視覺化介面
• v2.0 -- 引入外掛系統，支援自訂分析模組
• v2.1 -- 新增機器學習異常偵測模型

git clone https://github.com/gitstq/WiFiSense.git
cd WiFiSense
pip install -e .

提示： 如果沒有相應權限，WiFiSense 會自動降級為模擬掃描器，生成模擬資料用於功能展示。

WiFiSense 支援透過設定檔自訂行為，設定檔路徑：~/.wifisense/config.json

我們歡迎並感謝所有形式的貢獻！無論是提交 Bug、改善文件，還是貢獻程式碼。

1. Fork 本儲存庫
2. 建立特性分支：git checkout -b feature/amazing-feature
3. 提交變更：git commit -m 'Add some amazing feature'
4. 推送分支：git push origin feature/amazing-feature
5. 提交 Pull Request

git clone https://github.com/gitstq/WiFiSense.git
cd WiFiSense
pip install -e .

# 執行測試
python -m pytest tests/

• 遵循 PEP 8 編碼規範
• 所有公共函式必須包含 docstring
• 提交前確保所有測試通過

本專案基於 MIT License 開源。

MIT License

Copyright (c) 2024 WiFiSense Contributors

Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
in the Software without restriction, including without limitation the rights
to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
furnished to do so, subject to the following conditions:

The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
copies or substantial portions of the Software.

THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
SOFTWARE.

WiFiSense is a lightweight WiFi signal intelligent analysis and environment awareness engine CLI tool, designed for developers, network engineers, and security researchers.

Core Value:

• 🔍 One-Click Insight -- Get a comprehensive analysis of your WiFi environment with simple command-line operations
• 🧠 Intelligent Awareness -- Beyond scanning: understand environmental changes, infer human presence, and track device dynamics
• 🪶 Ultra Lightweight -- Zero external dependencies, built entirely with Python standard library, ready to use out of the box

Pain Points Solved:

• Existing WiFi analysis tools are either too heavy (e.g., Wireshark) or depend on numerous third-party libraries
• Lack of capability to transform WiFi signal data into environmental awareness insights
• Poor cross-platform compatibility, requiring different tools for different operating systems
• Privacy concerns -- most tools collect and upload user data

Differentiating Highlights:

• 🚫 Zero Dependencies -- No third-party packages needed, just pip install and go
• 🔒 Privacy First -- All data is processed locally, no information is ever uploaded
• 🌍 Cross-Platform -- Full support for Linux, macOS, and Windows
• 🛡️ Graceful Degradation -- Automatically falls back to a mock scanner when system permissions are unavailable

• 📡 WiFi Signal Scanning -- Cross-platform scanning with automatic interface detection and automatic fallback to mock scanner when permissions are unavailable
• 📊 Signal Strength Analysis -- RSSI statistics, channel congestion analysis, security assessment, and Signal-to-Noise Ratio (SNR) estimation
• 🧬 Environment Fingerprinting -- BSSID set + signal feature hashing, supporting environment comparison and custom labeling
• 📍 Device Tracking -- Device appearance/disappearance detection, signal change tracking, and history management
• 👤 Presence Detection -- Infer human presence from WiFi device changes, activity level assessment, and people count estimation
• 🗺️ Signal Heatmap -- Terminal ASCII heatmap + HTML visual export for intuitive signal distribution display
• 📈 Historical Trend Analysis -- Signal change trends, anomaly detection, and environment stability scoring
• 📝 Multi-Format Report Export -- Supports JSON / CSV / HTML / Markdown formats

• Python 3.8+ (supports 3.8, 3.9, 3.10, 3.11, 3.12)
• No third-party dependencies required

# Option 1: Install from GitHub (recommended)
pip install git+https://github.com/gitstq/WiFiSense.git

# Option 2: Install from source
git clone https://github.com/gitstq/WiFiSense.git
cd WiFiSense
pip install .

# Scan WiFi networks
wifisense scan

# Analyze scan results
wifisense analyze -f data.json

# Generate signal heatmap
wifisense heatmap -f data.json

# Generate environment fingerprint
wifisense fingerprint --label "MyOffice"

# Presence detection
wifisense presence -f data.json

# Generate analysis report
wifisense report -f data.json

Scan surrounding WiFi networks and collect signal data.

# Basic scan (auto-select interface, default 5 seconds)
wifisense scan

# Specify interface and duration, save results
wifisense scan -i wlan0 -d 10 -o scan_data.json

# Disable mock fallback (error out when no permission)
wifisense scan --no-mock

Use Cases: Network environment survey, signal coverage assessment, routine network monitoring.

Perform in-depth analysis on scan results, including RSSI statistics, channel distribution, and security assessment.

# Analyze scan data
wifisense analyze -f scan_data.json

# Analyze and save results
wifisense analyze -f scan_data.json -o analysis.json

Use Cases: Network optimization, channel selection recommendations, security auditing.

Generate a unique environment fingerprint based on WiFi signal characteristics, supporting environment identification and comparison.

# Generate a labeled environment fingerprint
wifisense fingerprint -f scan_data.json --label "MyOffice"

# Generate fingerprint and compare with known fingerprints
wifisense fingerprint -f scan_data.json --label "Home" --compare

Use Cases: Indoor positioning, environment identification, multi-location management.

Track WiFi device appearance, disappearance, and signal changes.

# Track device changes
wifisense track -f scan_data.json

# Specify data storage directory
wifisense track -f scan_data.json -d ./tracker_data

Use Cases: Device monitoring, network asset management, rogue device detection.

Infer human presence status and activity level based on WiFi device signal changes.

# Detect human presence in the current environment
wifisense presence -f scan_data.json

# Specify data storage directory (for historical comparison)
wifisense presence -f scan_data.json -d ./presence_data

Use Cases: Smart home automation, office occupancy detection, security assistance.

Generate WiFi signal strength heatmaps in terminal ASCII or HTML format.

# Terminal ASCII heatmap
wifisense heatmap -f scan_data.json

# Export HTML heatmap
wifisense heatmap -f scan_data.json -o heatmap.html --format html

# Filter by SSID
wifisense heatmap -f scan_data.json --filter-ssid "MyWiFi"

Use Cases: Signal coverage visualization, AP deployment planning, network optimization reports.

Analyze historical WiFi signal trends and detect anomalous fluctuations.

# Add current scan data and analyze trends
wifisense trends -f scan_data.json

# Specify data directory and save results
wifisense trends -f scan_data.json -d ./trend_data -o trends.json

Use Cases: Long-term network monitoring, signal stability assessment, anomaly event investigation.

Export scan and analysis results in multiple report formats.

# Export JSON report
wifisense report -f scan_data.json -o report.json --format json

# Export HTML report
wifisense report -f scan_data.json -o report.html --format html

# Export CSV report
wifisense report -f scan_data.json -o report.csv --format csv

# Export Markdown report (with raw data)
wifisense report -f scan_data.json -o report.md --format markdown --include-raw

Use Cases: Report generation, data archiving, integration with other systems.

• Zero Dependency Philosophy -- All functionality is implemented using only the Python standard library, eliminating dependency hell and ensuring stable operation in any Python environment
• Privacy First -- All data processing is done entirely locally; no network requests are sent, and no user information is collected
• Graceful Degradation -- When system permissions are insufficient, automatically switches to mock scanner mode, ensuring the tool can always be demonstrated and learned from
• Modular Architecture -- Each functional module is independently decoupled, making it easy to use, test, and extend individually

• v1.1 -- Add real-time monitoring mode (wifisense monitor)
• v1.2 -- Support GPS coordinate recording for signal map generation
• v1.3 -- Add Web Dashboard visualization interface
• v2.0 -- Introduce plugin system for custom analysis modules
• v2.1 -- Add machine learning anomaly detection model

git clone https://github.com/gitstq/WiFiSense.git
cd WiFiSense
pip install -e .

Tip: If you don't have the required permissions, WiFiSense will automatically fall back to a mock scanner that generates simulated data for feature demonstration.

WiFiSense supports behavior customization through a configuration file at: ~/.wifisense/config.json

We welcome and appreciate contributions in all forms! Whether it's filing bugs, improving documentation, or contributing code.

1. Fork this repository
2. Create a feature branch: git checkout -b feature/amazing-feature
3. Commit your changes: git commit -m 'Add some amazing feature'
4. Push the branch: git push origin feature/amazing-feature
5. Submit a Pull Request

git clone https://github.com/gitstq/WiFiSense.git
cd WiFiSense
pip install -e .

# Run tests
python -m pytest tests/

• Follow PEP 8 coding conventions
• All public functions must include docstrings
• Ensure all tests pass before submitting

This project is licensed under the MIT License.

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Copyright (c) 2024 WiFiSense Contributors

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furnished to do so, subject to the following conditions:

The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
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IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
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