此程序为声波波动方程正演Fortran程序，可实现程序自动建模，采用PML边界条件（程序中嵌有自由边界条件，可供选择），交错网格有限差分算法，时间二阶空间任意偶数阶精度，可为初学者提供学习代码。
2025/9/1 10:14:24
7KB
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针对日常生活中的行人安全问题，本文采用一种基于彩色和红外特征的多模式行人检测方法，提高行人检测的精度。
本文通过分类检测障碍物和行人区域的颜色和红外特征，设计一个多模式三焦框架，将检测得到的多模式图像特征结合在一起，促进多模式行人检测的发展。
实验结果表明，当颜色、视差和红外特征结合使用时，该方法检测性能显著提高。
本文通过分类检测障碍物和行人区域的颜色和红外特征，设计一个多模式三焦框架，将检测得到的多模式图像特征结合在一起，促进多模式行人检测的发展。
实验结果表明，当颜色、视差和红外特征结合使用时，该方法检测性能显著提高。
2025/8/31 2:47:17
1.09MB
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ARKit：当您四处走动时，使用相机和运动数据来绘制局部世界。
CoreLocation：使用wifi和GPS数据来确定您的全球位置，但准确性较低。
ARKit+CoreLocation：将AR的高精度与GPS数据的规模相结合。
结合这些技术的潜力是巨大的，它在许多不同领域具有许多潜在的应用。
该库具有两个主要功能：允许使用真实世界的坐标将物品放置在AR世界中。
通过使用最新的位置数据点以及有关在AR世界中移动的知识，极大地提高了位置准确性。
改善的定位精度目前处于“实验”阶段，但可能是最重要的组成部分。
因为在那里还有其他地方仍有工作要做，所以这个项目最好由开放社区提供服务，这比GitHubIssues所能提供的更多。
因此，我将开放一个Slack组，任何人都可以加入，讨论该库，对其进行改进以及他们自己的工作。
要求ARKit需要iOS11，并支持以下设备
CoreLocation：使用wifi和GPS数据来确定您的全球位置，但准确性较低。
ARKit+CoreLocation：将AR的高精度与GPS数据的规模相结合。
结合这些技术的潜力是巨大的，它在许多不同领域具有许多潜在的应用。
该库具有两个主要功能：允许使用真实世界的坐标将物品放置在AR世界中。
通过使用最新的位置数据点以及有关在AR世界中移动的知识，极大地提高了位置准确性。
改善的定位精度目前处于“实验”阶段，但可能是最重要的组成部分。
因为在那里还有其他地方仍有工作要做，所以这个项目最好由开放社区提供服务，这比GitHubIssues所能提供的更多。
因此，我将开放一个Slack组，任何人都可以加入，讨论该库，对其进行改进以及他们自己的工作。
要求ARKit需要iOS11，并支持以下设备
2025/8/30 3:05:07
22.48MB
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本程序利用C#开发语言，实现了GPS单点定位，精度可以达到8m，界面简单易懂。
里面包含renix的O文件和N文件的读取，GPS时间转换，以及卫星位置解算，地球旋误差的消除，接收机钟差的消除的信息
里面包含renix的O文件和N文件的读取，GPS时间转换，以及卫星位置解算，地球旋误差的消除，接收机钟差的消除的信息
2025/8/28 10:14:43
87KB
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GSO算法matlab代码%%算法说明：荧火虫算法(GSO:Glowwormswarmoptimisation:anewmethodforoptimisingmutlti-modalfunctions)%%算法特征:只适用于求极大值(极小值可转化为求极大值)%%===============================================================clc;%清屏clearall;%清除变量formatlong;%确定精度
2025/8/26 18:29:30
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空气隙法布里-珀罗(F-P)标准具是一种常见的光无源器件,其作为滤波器广泛应用于光通信、光电测量和光传感领域。
根据经典干涉理论,F-P标准具的光谱为周期出现的洛伦兹峰。
但在对F-P标准具透射谱的校准与拟合过程中,发现其透射峰存在左右不对称以及展宽现象,导致使用经典洛伦兹公式的拟合误差较大。
通过分析透射峰不对称度和展宽间的关系,并考虑光纤准直器的发散角以及F-P标准具的装配误差因素,提出了一种基于传统F-P干涉理论并融合发散角与入射偏角的多峰叠加拟合公式。
使F-P透射谱的拟合方差提高到0.008、重合精度为0.9998,与基于洛伦兹线型的拟合结果相比提高了近15倍。
该研究提供了一种对光纤空气隙F-P标准具透射谱精确拟合的方法,并对其设计以及装配工艺有着重要的指导意义。
根据经典干涉理论,F-P标准具的光谱为周期出现的洛伦兹峰。
但在对F-P标准具透射谱的校准与拟合过程中,发现其透射峰存在左右不对称以及展宽现象,导致使用经典洛伦兹公式的拟合误差较大。
通过分析透射峰不对称度和展宽间的关系,并考虑光纤准直器的发散角以及F-P标准具的装配误差因素,提出了一种基于传统F-P干涉理论并融合发散角与入射偏角的多峰叠加拟合公式。
使F-P透射谱的拟合方差提高到0.008、重合精度为0.9998,与基于洛伦兹线型的拟合结果相比提高了近15倍。
该研究提供了一种对光纤空气隙F-P标准具透射谱精确拟合的方法,并对其设计以及装配工艺有着重要的指导意义。
2025/8/26 13:36:27
5.17MB
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最小二乘支持向量机matlab源代码，内有详细使用教程，非常易学，使用也很快，结果精度也较高，毕业论文就全靠它
2025/8/26 13:54:14
2.04MB
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本基于MATLAB图像处理的疲劳驾驶检测提出了一种基于视觉信息和人工智能的驾驶员睡意自动检测模块。
该系统的目的是对驾驶员的面部和眼睛进行定位、跟踪和分析，计算睡意指数，以防止事故的发生。
人脸和眼睛的检测都是通过AdaBoost分类器来实现的。
为了提高人脸跟踪的精度，提出了一种检测与目标跟踪相结合的方法。
提出的人脸跟踪方法，还具有自校正能力。
在找到眼睛区域后，利用局部二值模式（LBP）提取眼睛特征。
利用这些特征，训练一个支持向量机分类器（SVM）进行眼睛状态分析。
该系统的目的是对驾驶员的面部和眼睛进行定位、跟踪和分析，计算睡意指数，以防止事故的发生。
人脸和眼睛的检测都是通过AdaBoost分类器来实现的。
为了提高人脸跟踪的精度，提出了一种检测与目标跟踪相结合的方法。
提出的人脸跟踪方法，还具有自校正能力。
在找到眼睛区域后，利用局部二值模式（LBP）提取眼睛特征。
利用这些特征，训练一个支持向量机分类器（SVM）进行眼睛状态分析。
2025/8/22 21:24:45
741KB
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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
15KB