### Sensore singolo o multiplo```
┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐
│ ESP32   │  │ ESP32   │  │ ESP32   │
│ Room 1  │  │ Room 2  │  │ Room 3  │
└────┬────┘  └────┬────┘  └────┬────┘
     │            │            │
     └────────────┴────────────┘
                  │
                  │ ESPHome Native API
                  ▼
         ┌────────────────────┐
         │   Home Assistant   │
         │   (Auto-discovery) │
         └────────────────────┘

**Ciclo di innovazione**: le nuove funzionalità e i nuovi algoritmi vengono prima sviluppati e validati in Micro-ESPectre (Python), poi portati in ESPectre (C++) una volta dimostratisi efficaci.

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## Evoluzione futura

Mentre ESPectre v2.x si concentra sul **rilevamento del movimento** (MVS + selezione automatica della sottoportante), il progetto sta esplorando capacità di machine learning per applicazioni avanzate:

| Capacità | Stato | Descrizione |
|------------|--------|-------------|
| **Rilevatore ML** | Sperimentale | Rete neurale (MLP 9→32→16→1) |
| **Riconoscimento gesti** | Pianificato | Rileva gesti della mano (scorrimento, spinta, cerchio) per il controllo della casa intelligente |
| **Riconoscimento attività umane** | Pianificato | Identifica attività (seduto, camminare, cadere) |
| **Conteggio persone** | Pianificato | Stima il numero di persone in una stanza |
| **Localizzazione 3D** | Ricerca | Posizionamento indoor (precisione 30-50 cm) tramite array di antenne coerenti in fase |

Il rilevatore ML è già disponibile con `detection_algorithm: ml` nella tua configurazione YAML. Per i dettagli sull'algoritmo, vedi [ALGORITHMS.md](https://github.com/francescopace/espectre/blob/HEAD/micro-espectre/ALGORITHMS.md#ml-neural-network-detector) e `PERFORMANCE.md` per le metriche attuali.  
L'infrastruttura di raccolta dati e addestramento ML è documentata in [ML_DATA_COLLECTION.md](https://github.com/francescopace/espectre/blob/HEAD/micro-espectre/ML_DATA_COLLECTION.md).

Vedi [ROADMAP.md](https://github.com/francescopace/espectre/blob/HEAD/ROADMAP.md) per piani dettagliati, tempistiche e come contribuire.

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## Documentazione

### ESPectre (Produzione)

| Documento | Descrizione |
|----------|-------------|
| [Intro](https://github.com/francescopace/espectre/blob/HEAD/README.md) | (Questo file) Panoramica del progetto, avvio rapido, FAQ |
| [Guida all'installazione](https://github.com/francescopace/espectre/blob/HEAD/SETUP.md) | Installazione e configurazione con ESPHome |
| [Guida alla regolazione](https://github.com/francescopace/espectre/blob/HEAD/TUNING.md) | Regolazione dei parametri per un rilevamento ottimale |
| [Prestazioni](https://github.com/francescopace/espectre/blob/HEAD/PERFORMANCE.md) | Benchmark, matrice di confusione, punteggio F1 |
| [Il Gioco](https://github.com/francescopace/espectre/blob/HEAD/docs/game/README.md) | Gioco browser, API di streaming USB, regolazione interattiva della soglia |
| [Suite di test](https://github.com/francescopace/espectre/blob/HEAD/test/README.md) | Documentazione dei test PlatformIO Unity |

### Micro-ESPectre (R&S)

| Documento | Descrizione |
|----------|-------------|
| [Intro](https://github.com/francescopace/espectre/blob/HEAD/micro-espectre/README.md) | Panoramica della piattaforma R&S, CLI, MQTT, Web Monitor |
| [Algoritmi](https://github.com/francescopace/espectre/blob/HEAD/micro-espectre/ALGORITHMS.md) | Documentazione scientifica di MVS, calibrazione NBVI, filtro di Hampel |
| [Strumenti di analisi](https://github.com/francescopace/espectre/blob/HEAD/micro-espectre/tools/README.md) | Script di analisi e ottimizzazione CSI |
| [Raccolta dati ML](https://github.com/francescopace/espectre/blob/HEAD/micro-espectre/ML_DATA_COLLECTION.md) | Creazione di dataset etichettati per il machine learning |
| [Riferimenti](https://github.com/francescopace/espectre/blob/HEAD/micro-espectre/README.md#references) | Articoli accademici e risorse di ricerca |

### Progetto

| Documento | Descrizione |
|----------|-------------|
| [Roadmap](https://github.com/francescopace/espectre/blob/HEAD/ROADMAP.md) | Visione del progetto e piani ML |
| [Contribuire](https://github.com/francescopace/espectre/blob/HEAD/CONTRIBUTING.md) | Come contribuire (codice, dati, documentazione) |
| [Changelog](https://github.com/francescopace/espectre/blob/HEAD/CHANGELOG.md) | Cronologia versioni e note di rilascio |
| [Sicurezza](https://github.com/francescopace/espectre/blob/HEAD/SECURITY.md) | Policy di sicurezza e segnalazione di vulnerabilità |
| [Codice di condotta](https://github.com/francescopace/espectre/blob/HEAD/CODE_OF_CONDUCT.md) | Linee guida della community |

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## Media

| Articoli | Titolo |
|-------------|-------|
| Medium | [Come ho trasformato il mio Wi-Fi in un sensore di movimento - Parte 1](https://medium.com/@francesco.pace/how-i-turned-my-wi-fi-into-a-motion-sensor-61a631a9b4ec?sk=c7f79130d78b0545fce4a228a6a79af3&utm_source=github&utm_medium=readme&utm_campaign=espectre) |
| Medium | [Come ho trasformato il mio Wi-Fi in un sensore di movimento - Parte 2](https://medium.com/@francesco.pace/how-i-turned-my-wi-fi-into-a-motion-sensor-part-2-62038130e530?sk=7c8b6f11cf3fcb8d279648016ebff72a&utm_source=github&utm_medium=readme&utm_campaign=espectre) |
| IoT For All | [Come ho trasformato il mio Wi-Fi in un sensore di movimento](https://www.iotforall.com/wifi-motion-sensor-iot) |
| Hackaday | [Crea il tuo sensore di presenza basato su ESP32, senza hardware speciale](https://hackaday.com/2026/01/28/make-your-own-esp32-based-person-sensor-no-special-hardware-needed/) |
| Adafruit Learn | [Rilevatore di presenza umana ESPectre per Feather](https://learn.adafruit.com/espectre-human-detector-for-feather) |
| Seeed Studio Wiki | [Distribuire Espectre su Seeed Studio XIAO ESP32 Series con ESPHome](https://wiki.seeedstudio.com/xiao-esp32--series-espresense/) |

| Blog | Discussione |
|----------|------------|
| Home Assistant | [ESPectre - Rilevamento del movimento Wi-Fi per Home Assistant](https://community.home-assistant.io/t/espectre-wi-fi-motion-detection-for-home-assistant/961251) |

| Video | Video |
|---------|-------|
| @GithubAwesome | [ESPectre](https://www.youtube.com/shorts/iQ_DPHLn8ms) |

| Podcast | Episodio |
|-------------|---------|
| Hackaday | [Episodio del podcast 355: Rilevatori di persone, walkie-talkie, smartphone open source...](https://hackaday.com/2026/01/30/hackaday-podcast-episode-355-person-detectors-walkie-talkies-open-smartphones-and-a-wifi-traffic-light/) |

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## Progetti correlati

- [radio-presence-scanner](https://github.com/francescopace/radio-presence-scanner): progetto complementare per il rilevamento di presenza focalizzato sulle osservazioni radio BLE dai dispositivi host (Python), con dashboard HTTP opzionale.
- [micropython-esp32-csi](https://github.com/francescopace/micropython-esp32-csi): fork MicroPython personalizzato che espone le API CSI di ESP32, usato come base firmware per il prototipaggio rapido di CSI nel flusso di lavoro Micro-ESPectre.

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## Riconoscimenti

ESPectre sfrutta le capacità CSI Wi-Fi native dei chip ESP32. Grazie a [Espressif](https://www.espressif.com/) per aver reso accessibile la CSI nel framework ESP-IDF e per aver riconosciuto ESPectre come [progetto della community](https://github.com/espressif/esp-csi#6-related-resources) nel loro repository [esp-csi](https://github.com/espressif/esp-csi).

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## Licenza

Questo progetto è rilasciato sotto la **GNU General Public License v3.0 (GPLv3)**.

GPLv3 garantisce che:
- Il software rimane libero e open source
- Chiunque può usarlo, studiarlo, modificarlo e distribuirlo
- Le modifiche devono essere condivise sotto la stessa licenza
- Protegge i diritti degli utenti finali e la libertà del software

Vedi [LICENSE](https://github.com/francescopace/espectre/blob/HEAD/LICENSE) per il testo completo della licenza.

I contributi sono inviati sotto GPLv3 e devono includere un trailer DCO
`Signed-off-by` su ogni commit (`git commit -s`).

## Autore

**Francesco Pace**  
Email: [[email protected]](mailto:[email protected])  
LinkedIn: [linkedin.com/in/francescopace](https://www.linkedin.com/in/francescopace/)

Se trovi ESPectre utile e vuoi sostenere il suo sviluppo, puoi offrirmi un caffè. È del tutto facoltativo.
Lavoro a questo progetto perché ne sono appassionato. I contributi mi aiutano ad acquistare nuovo hardware per ampliare l'elenco dei dispositivi testati e supportati, e a dedicare più tempo alle nuove funzionalità.

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