surf的原始论文。
对做图像匹配的朋友有一定帮助。
SURF意指加速的具有鲁棒性的特征，由Bay在2006年首次提出，这项技术可以应用于计算机视觉的物体识别以及3D重构中。
SURF算子由SIFT算子改进而来，一般来说，标准的SURF算子比SIFT算子快好几倍，并且在多幅图片下具有更好的鲁棒性。
SURF最大的特征在于采用了harr特征以及积分图像integralimage的概念，这大大加快了程序的运行时间。

两轮自平衡小车是一类非完整的本征不稳定系统，其动力学方程具有复杂非线性、高阶次、强耦合、欠驱动等特点，采用牛顿力学分析法进行系统建模，利用前馈、反馈以及输入量构成自适应机构，在此基础上提出模型参考自适应控制（ModelReferenceAdaptiveControl，MRAC）策略对两轮自平衡小车的姿态和速度进行控制。
通过仿真，结果表明采用MRAC算法能够在保证系统稳定的前提下，获得接近于给定理想参考模型的动态性能，并使系统在平衡点附近具有良好的鲁棒性。

这本书研究控制算法的人一定知道，不必多言。
此电子书是完整的电子版（全英文版），取之于互联网，因此也把这份难得的好资料分享给大家。
啰嗦一句，这本书的知识结构基本上是自我包容的，学过线性空间（或者矩阵论）的人可以直接阅读。
如果有一点泛函基础更好。
以下是目录（英文目录太长，以下是翻译后的摘录）：符号与注释缩写表第一章绪论第二章线性代数第三章线性动态系统第四章性能指标第五章反馈系统的稳定性和性能第六童性能极限第七章模型降阶的平衡截断法第八章Hankel范数逼近第九章模型不确定性和鲁棒性第十章线性分式变换第十一章结构奇异值第十二章镇定控制器的参数化第十三章代数Riccati方程第十四章H2最优控制第十五章线性二次型优化第十六章H∞控制：简单情况第十七章H∞控制：一般情形第十八章H∞回路成形第十九章控制器降阶第二十章固定结构控制器第二十一章离散时间控制参考文献索引

混合动力系统建模的稳定性和鲁棒性-hybriddynamicalsystemsmodelingstabilityandrobustness.pdf

遗传算法是一种有导向和启发式的搜索算法,具有较高的搜索效率。
提出遗传算法综合优化模糊控制器,并将优化后的模糊控制器引入无刷直流电机双闭环控制系统中的速度环。
仿真结果表明,该控制算法具有良好的动态性能和鲁棒性。

基于混沌的变换域图像数字水印算法及其测试，综合运用混沌和变换域方法完成图像水印的嵌入与提取，并对改水印方案的鲁棒性进行测试。
用了混沌序列加密图像，dct变换域数字水印算法，并对图像进行了置乱、相关性分析，还有对水印图像的攻击测试，里面有代码和实验报告书，要运行dct22.m和hundun.m再运行其他的,有一个变量Fuck2是运行了hundun.m才会产生的，不要把工作区给清空了

SLAM技术是目前机器人、自动驾驶、增强现实等领域的关键技术之一，是智能移动平台感知周围环境的基础技术。
本文介绍了基于视觉传感器（单目、双目、RGB-D等相机）的SLAM技术的原理和研究现状，包括基于稀疏特征的SLAM、稠密/半稠密SLAM、语义SLAM和基于深度学习的SLAM。
然而，现有的系统与方法鲁棒性并不高，随着人工智能技术的发展，深度学习与传统的基于几何模型的方法相结合的趋势正在形成，这将推动视觉SLAM技术朝着长时间大范围实时语义应用的方向前进。
视觉SLAM算法的现状1、基于稀疏性特征的SLAM2、稠密SLAM和半稠密SLAM3、语义SLAM4、基于深度学习的SLAM

具有鲁棒特性的车载雷达有效目标确定方法，为解决由于车载雷达测量环境复杂而导致的有效目标选取不稳定的问题,提出了车载雷达有效目标的确定方法。
在分析测量环境的基础上,该方法使用同车道最近目标的准则进行目标初选,使用Kalman滤波方法进行目标的有效性检验,并使用有效目标生命周期来进行目标决策。
试验证明:该方法能够适应多种典型工况,有效排除虚假目标、干扰目标及车辆颠簸和摆动的影响,能正确地挑选并稳定地跟踪有效目标,具有一定鲁棒性。

学习掌握一种数字水印算法，选择两幅图像分别作为版权图像和水印图像，采用水印嵌入算法成生含水印图像。
采用水印提取算法，提取出嵌入水印。
并对水印算法的鲁棒性进行测试。

《自适应控制》是一本专注于自适应控制系统理论、设计方法与实际应用的专业书籍。
自适应控制理论是一种工程控制理论，它通过让控制系统根据外部环境和内部状态的变化自动调整控制策略，以适应这些变化，达到提高控制性能的目的。
自适应控制系统通常具有以下几个主要特点：1.自适应能力：自适应控制系统能够检测系统性能的变化，并根据这些变化自动调整控制器参数，使得系统性能保持在最佳或者可接受的水平。
2.工程控制理论：自适应控制理论结合了经典控制理论与现代控制理论的优点，能够处理各种复杂和不确定的情况。
3.设计方法：自适应控制设计涉及理论分析与算法设计。
理论分析包括系统建模、稳定性分析等；
算法设计则包括自适应律的构造、参数估计、控制策略的制定等。
4.应用实例：书中将包含一系列自适应控制系统的应用实例，如工业过程控制、飞行器控制、机器人控制等，通过这些实例可以展示自适应控制技术的实际应用效果和价值。
书中内容涵盖以下主题：1.自适应控制系统简介：介绍自适应控制的基本概念、应用背景和研究动机。
2.实时参数估计：讨论在动态系统中实时估计参数的方法，如最小二乘法和回归模型的应用。
3.确定性自调谐调节器：探讨基于确定性模型的自调谐调节器设计，包括极点配置设计、间接和直接自调谐调节器的设计。
4.随机与预测性自调谐调节器：阐述如何设计基于随机模型和预测模型的自调谐调节器，如最小方差和滑动平均控制器的设计。
5.模型参考自适应系统（MRAS）：介绍MRAS的设计原理和方法，以及如何应用Lyapunov理论和稳定性分析来保证自适应控制系统的稳定性。
6.自适应系统的属性：分析自适应系统的非线性动态特性和稳定性问题，以及间接离散时间自调谐调节器的分析方法。
7.随机自适应控制：研究自适应控制在随机环境中的应用，例如多步决策问题和双重控制策略的设计。
在自适应控制系统中，模型参考自适应系统（MRAS）和自适应控制系统（STR）是两种重要的体系结构。
MRAS通过比较系统输出与参考模型的输出来调整控制器参数，而STR则直接根据系统性能来调整参数。
这两种体系结构在实际应用中各有优势，可以根据不同应用场景和性能要求灵活选用。
在自适应控制系统的设计与应用中，工程师和研究人员需要对系统的稳定性进行深入分析。
稳定性分析能够确保系统在受到干扰或参数变化时仍能保持良好的控制性能。
其中，Lyapunov稳定性理论是自适应控制系统稳定性分析的重要工具之一。
此外，实际工程应用中，系统可能面临各种不确定性和干扰，自适应控制系统需要具备一定的鲁棒性来应对这些挑战。
鲁棒自适应控制是设计自适应控制系统时需要考虑的重要方面。
书中还会介绍一些自适应控制系统的扩展应用，例如在非线性系统中的应用，以及自适应控制与其他控制策略如预测控制的结合。
《自适应控制》是一本全面介绍自适应控制理论、设计方法和实际应用的专业书籍，旨在为自动化、计算机科学与技术及相关专业的学生和专业技术人员提供深入的学习资源。
通过本书，读者可以系统地学习自适应控制的相关知识，并了解其在现代工程技术中的重要作用。

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。