针对智能交通系统中交通基础数据当前提取方式较匮乏的问题，提出了一种利用交通视频基于改进卡尔曼滤波的交通信息采集方法。
首先，分析混合高斯模型在多车辆运动目标检测时易出现噪点、目标断裂、空洞等问题，提出了一种启发式改进方法；
在获得检测结果的基础上，针对连续视频帧中多目标的确定问题，结合卡尔曼滤波和车辆运动特征，利用卡尔曼滤波对车辆位置进行最优估计，继而对前景目标进行启发式算法处理，提出了一种交通量实时检测方法；
最后，实验结果表明文章方法能够有效改善多车辆目标检测中的噪声干扰和前景虚化问题。

采用卡尔曼滤波器的PID控制。
控制干扰信号与测量噪声信号幅值均为0.002的白噪声信号。
采用滤波器是控制效果明显改善。

一、方案背景   肌电信号作为生物电信号的一种，是产生肌肉动力的电信号根源，它是肌肉中很多运动单元的动作电位在时间和空间上的叠加，很大程度上上反应了神经、肌肉的运动状态。
从获取肌电信号的来源来看，一般有两种，一种是通过针电极插入肌肉获取，即针式肌电信号，其优点是干扰小，易辨识，但是会对人体造成伤害；
另外一种通过电极片获取人体皮肤表面的肌电信号，即表面肌电信号（sEMG），这种方法比较简单，对人体也没有伤害，比较常用。
本设计中采集的是表面肌电信号。
   表面肌电信号可以从人体很多部位获取，比如小腿、大腿、腰、后背、颈部等，从不同部位获取的表面肌电信号携带着相应部位的运动和功能信息。
例

基于2011年6月1日至16日先进微波扫描辐射计(AMSR-E)的观测资料，采用改进的主成分分析算法，对欧洲陆地区域的无线电频率干扰(RFI)进行识别和分析。
研究发现影响英国和意大利的X波段RFI源主要是稳定的、持续的地面主动源，而影响欧洲其他国家的RFI则主要是反射的静止电视卫星信号对星载微波被动传感器观测的干扰。
源于静止电视卫星的RFI出现位置和强度随时间周期性变化，在欧洲陆地多出现在星载微波辐射计升轨观测上，降轨观测则几乎不受其干扰。
RFI出现位置和强度与星载微波辐射计扫描方位角和观测视场相对静止电视卫星的方位有关，只有当星载微波辐射计视场扫描方位角大小与该视场相当于静止卫星发射方位角大小接近时该视场易受RFI影响。

本资源是本人在大学四年里设计和研究的成果，主要研究sxy飞行控制的控制方法，方案采用的是9轴mpu9150，包含3轴陀螺仪+3轴加速计+3轴地磁计，陀螺仪采用四元数+欧拉角算法解算出xyz姿态角度，采用了加权系数串级pid控制算法（内环+外环鲁棒控制）使系统更加稳定、安全、和更具鲁棒性，采用卡尔曼滤波算法滤掉和平滑滤波算法滤除高频成分和突变情况，使角度更加平滑，输出更稳定，采用数字补偿控制飞行器漂移，采用24l01无线模块远程控制飞行姿态，采用超声波和z轴加速度控制高度和定高，实践飞行的效果比较好，飞行器飞行很稳定，抗干扰强、鲁棒性强，向下或向上拉扯抗拉力强，最大角度恢复速度快，稳定时间短，最大仰角下1-2次反馈就恢复水平，本代码和控制算法仅供大家学习和参考，请勿上传到其他网站赚取积分，否则将追究责任！

调频收音机的原理如上图所示，包括高频放大电路、混频电路、本振电路、中频放大电路、鉴频电路以及低频放大电路等。
主要技术指标如下：1、工作频率范围调频收音机的工作频率范围为88-108MHz，中频频率为10.7MHz。
2、灵敏度接收机接收微弱信号的能力称为灵敏度，一般用输入电压的大小来表示，接受的信号越小，灵敏度就越高。
一般生活中调频接收机的灵敏度为5-30uV。
3、选择性接收机从各种干扰信号中选出所需要的信号，或衰减不要的信号的能力称为选择性，单位用dB（分贝）表示，dB数越高选择性越好。
调频接收机中的中频抗干扰大于50dB。
4、通频带接收机的频率响应范围称为频率特性或通频带。
调频接收机的通频带一般为200KHz。
5、输出功率接收机的负载输出最大不失真（或非线性失真系数为给定值时）功率称为不失真功率。
输出功率应该≥100mW。

【目录】-MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书)第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。
第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。
第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。
第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。
这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。
第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。
第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。
第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。
将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。
第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。
第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。
要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。
第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。
第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。
第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。
第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。
第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。
第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。
若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。
第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。
每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类),中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本,余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。
以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区

采用小波分析的多分辨率去除基线漂移和工频干扰

永磁同步电机的直接转矩控制，通过对磁链进行滞环控制来产生开关信号，随后将开关信号有序组合，产生控制逆变器开关管的通断信号，从而实现产生目标转矩，驱动电机旋转。
DTC控制的优点就是能够快速的实现电机的动作，并且有一定的抗外界负载变化等干扰的能力，缺点就是由于标准空间矢量不能做到无限制划分，因此会产生一定的转矩脉动，希望在随后的控制方法中改进。

STK雷达仿真资料索引汇编，包括：STK雷达模块介绍 1利用STK分析雷达干扰 1基于STK的临近空间飞行器雷达探测仿真研究 2基于STK的预警机雷达应用及仿真 2基于STK的相控阵雷达反隐身探测效能分析 3一种基于STK平台的相控阵雷达空间目标监视模型 3相控阵雷达对IKONOS卫星的截获效能分析 4天基雷达预警系统星座设计方法 4基于STK平台的相控阵雷达效能仿真分析 5基于STK的地面雷达数据处理软件测试平台的设计 5基于stk的航空兵电子对抗作战仿真方法 6

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。