JSP、MYSQL，包括部分论文，开发工具Eclipse

非线性滤波理论与目标跟踪应用非线性滤波理论与目标跟踪应用

基于FLL和PLL的载波跟踪技术研究,需要的请下载，资料不错

手持式摄像机在使用时常常会受到使用者有意无意抖动的影响,从而影响成像效果，造成录制视频的不稳定及跳动问题，尤其是在使用者在一场景中特写或者跟踪某一具体目标时，使用者通常不能准确定位到或者估计出运动目标的位置，从而造成目标在视频中位置的不稳定，造成视频的主观效果变得不理想。
为了解决这一问题，我们需要设计一种算法来识别这种无意义的运动并设法通过补偿的方式来使得场景中的目标物体保持位置稳定的状态。
手持式摄像机捕获的视频通常都会受到抖动的影响，这严重的影响视频的主观效果。
这里提出的算法可以可靠的用于数字视频的去抖动。
这个算法通过识别这些意外的抖动并且利用运动补偿的方法来获得一个较好的视频输出。
这个系统可以分为三个模块：（1）运动估计模块；
（2）抖动识别模块；
（3）运动补偿模块。
注：代码在matlab7.7.0(R2008b)运行通过[1]FVella,ACastorina,MMancuso.Digitalimagestabilizationbyadaptiveblockmotion vectorsfiltering,IEEETransactionsonConsumerElectronics,2002

为了快捷平稳地跟踪到光伏电池最大功率点，提出基于牢靠电压法以及导纳增量法相松散的光伏电池最大功率点跟踪（MPPT）方案.牢靠电压法用来快捷跟踪类似最大功率点，导纳增量法则用来举行准确跟踪，仿真下场评释此方案能快捷地跟踪到光伏电池的最大功率点.在此底子上到场情景分辨因子，普及了光伏电池在多云天色情景下最大功率点跟踪的平稳性.

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

针对于扩展卡尔曼滤波(EKF)以及无迹卡尔曼滤波(UKF)等高动态信号载波跟踪算法存在跟踪精度不高的下场,付与无迹粒子滤波(UPF)算法对于高动态北斗卫星信号载波举行跟踪。
UPF算法松散粒子滤波(PF)以及无迹卡尔曼滤波,付与PF对于载波外形变量举行估量,同时使用UKF滤波器对于粒子举行权值的重新调配,处置了粒子进化下场。
经由Matlab仿真比力,基于EKF、UKF、UPF的跟踪算法的载波频率倾向距离为-15~1五、-10~十、-4~4Hz,验证了UPF算法的良好性。

帧差法matlab7.1视频跟踪亲测可运行，不能运行便是你matlab没配置配备枚举对于

基于opencv的车辆跟踪（名目源码）

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。