针对目前室内定位算法精度不高、实现复杂等问题，提出了一种基于白光ＬＥＤ的可见光室内定位方法。
首先利用由室内不同ＬＥＤ发出的定位参考信号到达定位终端的时间差（ＴＤＯＡ）的测量估计，得到定位终端到达两个ＬＥＤ的传输距离之差，以此构造距离估计目标函数，然后采用有约束非线性规划算法得到定位终端的位置坐标，从而有效地解决了室内噪声环境中常规ＴＤＯＡ定位算法不收敛或误差偏大的问题。
同时，为了进一步优化定位功能，将距离信息引入加权因子中，提出了质心加权混合定位算法。
将提出的定位算法在５ｍ×５ｍ×３ｍ的空间区域中进行了仿真实验，同时考虑噪声因素的影响，结果表明，提出的距离估计目标函数法在信噪比（ＳＮＲ）为２ｄＢ的条件下可以达到平均５ｃｍ的定位误差，采用质心加权处理后平均定位误差仅为３ｃｍ，有效地提高了室内定位精度和系统应用的普适性及鲁棒性。
首先利用由室内不同ＬＥＤ发出的定位参考信号到达定位终端的时间差（ＴＤＯＡ）的测量估计，得到定位终端到达两个ＬＥＤ的传输距离之差，以此构造距离估计目标函数，然后采用有约束非线性规划算法得到定位终端的位置坐标，从而有效地解决了室内噪声环境中常规ＴＤＯＡ定位算法不收敛或误差偏大的问题。
同时，为了进一步优化定位功能，将距离信息引入加权因子中，提出了质心加权混合定位算法。
将提出的定位算法在５ｍ×５ｍ×３ｍ的空间区域中进行了仿真实验，同时考虑噪声因素的影响，结果表明，提出的距离估计目标函数法在信噪比（ＳＮＲ）为２ｄＢ的条件下可以达到平均５ｃｍ的定位误差，采用质心加权处理后平均定位误差仅为３ｃｍ，有效地提高了室内定位精度和系统应用的普适性及鲁棒性。
2023/3/7 22:24:18
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针对图像拼接过程中，缝合线通过运动物体或配准不准确区域等情况导致融合图像出现鬼影、重影的问题，提出了一种基于差异图像加权的改进最佳缝合线算法，采用基于多分辨率和加权平均的分区图像融合算法处理了拼接线问题。
2023/3/5 10:16:02
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里面有就是多种数据处理工具，非常便利。
具体如下：文本文件操作征地部标准坐标导出征地部标准坐标导入线封闭点集转面数据转换 SHP转数据库 批量数据库转数据库 栅格彩色转黑白数据检查和数据信息获得 锐角检查 获得内角并判断能否凸多边形 获得线（面）两个折点方向 四至和范围获得获得数据的XY范围获得数据的经纬度范围四邻信息获得地块四至点获得地块四至点坐标获得获得相对四至(适合大比例小地块)获得绝对四至（根据四至点坐标） 属性赋值比例分析加权平均 椭球面积计算 计算点到线的距离 道路河流依次经过的地方裁剪和合并 按属性裁剪 矢量数据批量裁剪 矢量数据批量合库 影像批量裁剪 影像批量合并MXD文档处理 MXD批量裁剪 MXD批量导出图片 mxd压缩和版本存
具体如下：文本文件操作征地部标准坐标导出征地部标准坐标导入线封闭点集转面数据转换 SHP转数据库 批量数据库转数据库 栅格彩色转黑白数据检查和数据信息获得 锐角检查 获得内角并判断能否凸多边形 获得线（面）两个折点方向 四至和范围获得获得数据的XY范围获得数据的经纬度范围四邻信息获得地块四至点获得地块四至点坐标获得获得相对四至(适合大比例小地块)获得绝对四至（根据四至点坐标） 属性赋值比例分析加权平均 椭球面积计算 计算点到线的距离 道路河流依次经过的地方裁剪和合并 按属性裁剪 矢量数据批量裁剪 矢量数据批量合库 影像批量裁剪 影像批量合并MXD文档处理 MXD批量裁剪 MXD批量导出图片 mxd压缩和版本存
2023/2/22 8:52:18
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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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