实现：1、应用级屏幕亮度随关照强度变化2、基于计步传感器的简易步数统计3、基于地磁传感器与加速度传感器的简易指南针
2023/9/29 9:42:16
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本资源用Simulationofstochasticprocessesbyspectralrepresentation这篇论文的理论，生成了过滤的金井清谱(Kanai-Tajimi谱)，生成该谱的样本加速度，然后用时域和频域方法进行了位移计算，又通过产生的样本函数拟合，与原始金井清谱进行了对比。
压缩包含有Matlab代码，论文，PPT，数据图像。
适合随机振动方向的研究者使用。
有问题可以私信，有问必答，欢迎你的购买
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2023/9/25 20:09:49
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本文对捷联惯导系统(SINS)及其与全球定位系统(GPS)的组合导航系统进行了研究。
导航传感器(加速度计、陀螺仪和GPS接收机)的各部分信息送入导航计算机，应用卡尔曼滤波方法进行数据处理后得到最优导航信息。
本文首先对实现SINS初始对准这个关键技术进行了研究，实现了基参数辨识法的卡尔曼滤波初始精对准算法，大大提高了初始对准的精度。
然后在此基础上进行了实现捷联惯导系统的软件编制，并对捷联惯导系统的误差进行了深入研究。
最后在实现SINS的基础上，深入分析了GPS的误差来源，并建立了GPS误差模型，同时也研究了SINS与GPS的位置、速度组合导航，建立全球定位系统和捷联惯导系统的误差方程及位置速度测量方程，应用卡尔曼滤波技术实现了SINS和GPS的组合导航。
导航传感器(加速度计、陀螺仪和GPS接收机)的各部分信息送入导航计算机，应用卡尔曼滤波方法进行数据处理后得到最优导航信息。
本文首先对实现SINS初始对准这个关键技术进行了研究，实现了基参数辨识法的卡尔曼滤波初始精对准算法，大大提高了初始对准的精度。
然后在此基础上进行了实现捷联惯导系统的软件编制，并对捷联惯导系统的误差进行了深入研究。
最后在实现SINS的基础上，深入分析了GPS的误差来源，并建立了GPS误差模型，同时也研究了SINS与GPS的位置、速度组合导航，建立全球定位系统和捷联惯导系统的误差方程及位置速度测量方程，应用卡尔曼滤波技术实现了SINS和GPS的组合导航。
2023/9/22 10:12:43
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中国地震动峰值加速度区划图kml格式——最新版。
中国地震动峰值加速度区划图kml格式——最新版。
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2023/9/21 21:12:47
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本例程读取的数据是惯导数据（三轴陀螺仪、三轴加速度计），源文件为txt格式，在matlab中读取6种数据并作图显示
2023/9/13 14:46:21
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在电脑上运行javaServer输入1024到65535之间的任意端口号，与Android程序相匹配就可以用手机移动控制鼠标了，但是Android上使用的是加速度传感器，没有经过算法转换，和实际鼠标控制效果有很大的差异。
2023/9/13 11:37:36
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Camshift是一种应用颜色信息的跟踪算法，它对做加速度的运动物体跟踪效果不够稳定和强壮，从准确预测目标位置及缩小目标搜索范围入手对算法进行了改进该算法使用运动目标加速度运动位移方程预测下一时刻目标可能出现的位置，使用预测位置误差方程估计运动目标搜索范围，并使用HR滤波器对目标运动速度加速度等参数自适应地修正实验证明，改进的Camshift有效地克服了Camshift算法自身的缺陷，即使运动目标做加速运动时，也可准确地预测运动目标的位置，缩小目标搜索范围，进而提高目标跟踪速度
2023/9/12 20:41:14
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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