为提高线性调频连续波(LFMCW)雷达的测距精度,提出一种多段同频正弦信号频谱融合的测距算法。
首先,通过易于工程实现的间断采样方式,将LFMCW雷达若干规则区差拍信号采样为多段同频正弦信号,有效避开不规则区;其次,构造加权因子对多段规则区差拍采样信号频谱进行加权积累,得到最优加权积累频谱;然后,将多段规则区差拍采样信号的最优加权积累频谱和其累加频谱进行相关运算,得到频谱相关谱;最后,谱峰搜索频谱相关谱,实现差拍信号频率的精确估计,从而实现LFMCW雷达的高精度测距。
仿真和现场实验结果表明,在5～30m的测距范围内,该算法频率估计的平均绝对误差约为FFT+CZT法的1/5,测距精度始终保持在1mm以下,其平均测量误差约为DEVONL80手持激光测距仪的1/3,约为基于FFT+CZT的测距法的1/5。

通过采样电位器电压，实现对占空比的随时可调，不用该参数重新烧写程序。

一、对A/D采样后的高频/中频信号序列进行频谱搬移（通过与数控振荡器产生的数字本振信号序列进行相乘下变频到基频）。
二、对基频上高采样率的信号序列进行抽取，多采样率变换，降低数字信号序列密度。
实际的数字下变频在对高频/中频信号序列进行A/D采样之前为了防止发生频率混叠，要进行预滤波处理。

A/D采样获得超声检测波形，对超声回波信号进行分析，求取被测物体的厚度。
含有超声回波波形及数据，以及一些例子。
研究超声波的童鞋可以下载。

为了提高立体匹配效率和获得高精度的亚像素级视差,该文提出一种快速的小基高比立体匹配方法。
该方法首先利用积分图像加速自适应窗口和规范互相关度量的计算,然后根据可靠性约束进一步拒绝错误匹配,再采用基于迭代二倍重采样的亚像素级匹配方法为可信点计算亚像素级视差,最后利用基于图分割的视差平面拟合方法获得稠密的亚像素级视差图。
实验结果表明该方法不但可获得高精度的亚像素级视差而且还提高了算法的匹配效率,满足了小基高比立体重建的需求。

基于高斯模子的随机采样收集数据重构的钻研

敏捷目的跟踪试验含源码m文件演示图片试验报告-基于MATLAB平台的敏捷目的跟踪法度圭表标准.rar-untitled2.fig基于MATLAB平台的敏捷目的跟踪法度圭表标准试验报告搜罗:1.算法描摹2.滤波初始化3.仿真阐发4.源法度圭表标准5.演示图片m文件源码:functionmain()[email=%%@project]%%@project[/email]:翱翔器跟踪模拟[email=%@author:fantasy]%@author:fantasy[/email][email=%@date:2006.5.10]%@date:2006.5.10[/email][email=%@descripition]%@descripition[/email]:主函数%暴发视察数据total=3*60;%总的功夫长度globalT;%采样周期T=1;N=total/T;%数据长度a=20;var_rx=400;var_ry=400;X=[];%视察数据X_ideal=[];%梦想数据fori=1:N  [rx,ry]=track(i*T,a);  X_ideal=[X_ideal,[rx;ry]];.,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,演示图片如Untitled1/2/3.fig

元概率嵌入的一种用于概率编程以及元编程的语言。
留意：Metaprob之后是不平稳的钻研原型，多少乎不文档，并且测试拆穿包围率很低。
同样，未来的版本大概与此版本不向后兼容。
咱们不建议将其用于底子钻研之外的任何目的，并且尚不能为MIT概率盘算名目之外的用户提供反对于。
首要特色能够经由天生代码展现模子，就能够随机遴选的普通代码模子也能够经由类似展现，譬如具备非庞大权重的弥留性采样器定制推理算法能够经由反射性语言结构以用户空间代码编写，用于：跟踪法度圭表标准执交使用部份跟踪来指定干涉以及解放通用推理算法是经由尺度库中的用户空间代码提供的；
削减新算法不需要更正语言实现齐全推理算法都是普通的天生代码，能够作为模子举行跟踪以及处置新的概率漫衍以及推理算法是一流的庶民，能够在法度圭表标准实施期间动态建树成果概率编程以及推理元编程的轻量级嵌入基于浏览器的交互式数据阐发货物（经由）适用于企业枚举的智能数据管道（经由JVM上的Clojure）“小中间”语言大概适宜正式尺度以及验证教学有兴趣实施自己的最低PPL的本科生以及钻研生对于概率建模以及推理感兴趣的软件工程师以及数据工程师家养智能与认知

本模子在采样上首要使用随机抽取法，把随机抽取150辆出租车22号一天的的GPS数据作为模子建树的首要依据，并革除了由于GPS数据差迟组成的坏点。

本资源提供三阶卡尔曼算法对于减速率计以及善压计的采样值举行数据领悟与滤波，患上到减速率、速率、高度值本次修复了速率为0的bug详尽资料可参照博客https://blog.csdn.net/qq_31847339/article/details/90040387

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。