针对机动目标跟踪的CT（联动式转弯运动）模型研究。
实现了MATLAB仿真，（出图）。
已给系统方差噪声方差Q、R，本人论文中已使用。
实现了MATLAB仿真，（出图）。
已给系统方差噪声方差Q、R，本人论文中已使用。
2023/3/6 21:34:32
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1.在点集中任取3点A,B,C。
2.作一个包含A,B,C三点的最小圆,圆周可能通过这3点，也可能只通过其中两点,但包含第3点.后一种情况圆周上的两点一定是位于圆的一条直径的两端。
3.在点集中找出距离第2步所建圆圆心最远的D点，若D点已在圆内或圆周上，则该圆即为所求的圆，算法结束.则，执行第4步。
4.在A,B,C,D中选3个点,使由它们生成的一个包含这4个点的圆为最小，这3点成为新的A,B,C，前往执行第2步。
若在第4步生成的圆的圆周只通过A,B,C,D中的两点，则圆周上的两点取成新的A和B,从另两点中任取一点作为新的C。
2.作一个包含A,B,C三点的最小圆,圆周可能通过这3点，也可能只通过其中两点,但包含第3点.后一种情况圆周上的两点一定是位于圆的一条直径的两端。
3.在点集中找出距离第2步所建圆圆心最远的D点，若D点已在圆内或圆周上，则该圆即为所求的圆，算法结束.则，执行第4步。
4.在A,B,C,D中选3个点,使由它们生成的一个包含这4个点的圆为最小，这3点成为新的A,B,C，前往执行第2步。
若在第4步生成的圆的圆周只通过A,B,C,D中的两点，则圆周上的两点取成新的A和B,从另两点中任取一点作为新的C。
2019/5/2 3:29:03
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电机转速n（r/min）；
电枢表面线速度v（m/s）；
电枢表面圆周速度W（rad/s）；
电枢直径D（m）；
电机的极对数P；
频率f(Hz)；
每极总磁通F（Wb）；
a：电枢绕组并联支路对数电枢绕组每相有效匝数WA；
DUT：电压损耗（开关管损耗等）电势系数eK：是当电动机单位转速时在电枢绕组中所产生的感应电势平均值。
转矩系数TK：(N.m/A)是当电动机电枢绕组中通入单位电流时电动机所产生的平均电磁转矩值。
额定功率NP：指电动机在额定运转时，其轴上输出的机械功率（W）。
额定电压NU：是指在额定运转情况下，直流电动机的励磁绕组和电枢绕组应加的电压值，（V）。
额定电流aI：是指电动机在额定电压下，负载达到额定功率时的电枢电流和励磁电流值，（A）。
额定转速Nn：是指电动机在额定电压和额定功率时每分钟的转数，单位r/min
电枢表面线速度v（m/s）；
电枢表面圆周速度W（rad/s）；
电枢直径D（m）；
电机的极对数P；
频率f(Hz)；
每极总磁通F（Wb）；
a：电枢绕组并联支路对数电枢绕组每相有效匝数WA；
DUT：电压损耗（开关管损耗等）电势系数eK：是当电动机单位转速时在电枢绕组中所产生的感应电势平均值。
转矩系数TK：(N.m/A)是当电动机电枢绕组中通入单位电流时电动机所产生的平均电磁转矩值。
额定功率NP：指电动机在额定运转时，其轴上输出的机械功率（W）。
额定电压NU：是指在额定运转情况下，直流电动机的励磁绕组和电枢绕组应加的电压值，（V）。
额定电流aI：是指电动机在额定电压下，负载达到额定功率时的电枢电流和励磁电流值，（A）。
额定转速Nn：是指电动机在额定电压和额定功率时每分钟的转数，单位r/min
2019/10/24 1:29:24
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根据二维空间内目标作匀速直线运动和匀速圆周运动的特点，在建立目标运动模型和观测模型的基础上采用基于交互多模算法（IMM）的卡尔曼滤波器对机动目标进行跟踪。
仿真结果表明，该算法不只能够对匀速直线运动和匀速圆周运动的目标进行跟踪，而且在运动模型发生变化时，滤波误差也比较小。
仿真结果表明，该算法不只能够对匀速直线运动和匀速圆周运动的目标进行跟踪，而且在运动模型发生变化时，滤波误差也比较小。
2021/1/10 13:56:13
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PAJ7260u2手势识别传感器是将手势识别功能与通用I2C接口集成到单个芯片中的PAJ7620U2。
它可以识别13种手势，包括向上挪动，向下挪动，向左挪动，向右挪动，向前挪动，向后挪动，顺时针方向，圆周-逆时针方向，向下，向下，从左到右，从左到右。
这些手势信息可以通过I2C总线简单访问。
该PAJ7260u2手势识别传感器模块设计核心芯片为PAJ7260u2，是一个支持与I2C协议通信的身体红外识别IC。
它可以识别13种手势，包括向上挪动，向下挪动，向左挪动，向右挪动，向前挪动，向后挪动，顺时针方向，圆周-逆时针方向，向下，向下，从左到右，从左到右。
这些手势信息可以通过I2C总线简单访问。
该PAJ7260u2手势识别传感器模块设计核心芯片为PAJ7260u2，是一个支持与I2C协议通信的身体红外识别IC。
2021/6/15 4:32:38
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针对Harris算法在图像处理过程中特征点提取实时性和抗噪能力较差、计算量大的问题,提出一种结合像素点灰度差的Harris角点检测算法。
将被检测点与半径为3的邻近圆周上16个像素点作对比,以此计算非类似像素点的个数来确定候选角点,通过Harris角点响应函数提取角点,并结合SUSAN算法的思想去除伪角点。
实验结果表明,改进算法提高了原算法的实时性,增加了角点提取的数量,并且能有效去除大多数伪角点,提高图像角点检测的速度和正确性。
将被检测点与半径为3的邻近圆周上16个像素点作对比,以此计算非类似像素点的个数来确定候选角点,通过Harris角点响应函数提取角点,并结合SUSAN算法的思想去除伪角点。
实验结果表明,改进算法提高了原算法的实时性,增加了角点提取的数量,并且能有效去除大多数伪角点,提高图像角点检测的速度和正确性。
2015/8/21 4:41:46
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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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