onvif的经典实例源码，有客户端和服务器

【实例简介】基于Matlab simulink和PSASP的风电场暂态稳定仿真 基于Matlab simulink和PSASP的风电场暂态稳定仿真 基于Matlab simulink和PSASP的风电场暂态稳定仿真

配电网辐射网前推回代潮流计算程序（matlab）配电网辐射网前推回代潮流计算程序（matlab）

1、Xue Mei 的 Robust Visual Tracking using L1 Minimization；2、有代码有论文，也有相关论文。3、代码有大量的中文介绍。不同于其他的源代码。非常适合初学者。4、希望能一起交流学习

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qt5使用QCamera实现了简单的摄像头的使用，这是qt中QCamera自带的功能。代码简单易懂，初学者可以学习练练手手。

自己编写的matlab归一化处理程序。网上有很多相关程序，但是要么非常复杂，要么就是功能不符合自己的要求，所以就自己编写了一个。资源是matlab的.m文件，可以实现对多维数组的每一列进行单独的归一化处理，归一化的结果就是每一列的数据均落在了0—1之间。网上有的程序是对整体进行归一化处理，那样还是避免不了大数吞小数的现象，所以必须进行单独列的归一化处理。程序其实很简单，供大家参考学习使用。

三菱FX系列PLC直线圆弧插补SFC梯形图程序。用逐点比较法做的直线圆弧插补程序，1,2,3,4象限直线插补。圆弧插补：1,2,3,4，单象限顺逆圆弧，跨1象限，跨2象限，跨3象限，跨4象限顺逆圆弧，顺逆正圆等程序。自己动手原创能用，实际运用稍作修改即可。

在移动机器人导航方面，卡尔曼滤波是最常用的状态估计方法。直观上来讲，卡尔曼滤波器在这里起了数据融合的作用，只需要输入当前的测量值（多个传感器数据）和上一个周期的估计值就能估计当前的状态，这个估计出来的当前状态综合考量了传感器数据（即所谓的观察值、测量值）和上一状态的数据，为当前最优估计，可以认为这个估计出来的值是最可靠的值。由于我们在SLAM中主要用它做位置估计，所以前面所谓的估计值就是估计位置坐标了，而输入的传感器数据包括码盘推算的位置、陀螺仪的角速度等（当然可以有多个陀螺仪和码盘），最后输出的最优估计用来作为机器人的当前位置被导航算法以外的其他程序所调用。

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自己练手写的几个例子：demo1和demo2是echart两种不同的写法，数据是写死的，仅供参考，推荐以demo2为模板。demo3、demo4、demo5是ajax动态从后台获取json数据的例子。demo3是折线图和柱状图。demo4是饼图。demo5是双折线(柱状)图。