MATLAB简介+图像轮廓线提取+图像分割技术

欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛负荷预测样本数据，里面包含了1997年、1998年斯洛伐克东部电力公司某电厂的真实负荷数据，要求预测1999年1月份的负荷数据。另外，给出了1997、1998年每年的节假日数据和每天的天气数据。

用于鱼眼摄像头的一个环视参考文档很不错，自己最开始做这个相关的项目就是参考这个文档，发现写的很是不错，非常值得参考特别有用的，哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈赵三峰,谢明,陈玉明:基于逆向投影的全景泊车系统设计与实现其中,(x,y)表示校正图像的坐标,(x,y)表示鱼眼图像的坐标此算法的效果如图所示。1------图校正前后图像俯视变换clay.OB图离散化后的路面本文采用直接线性变换()来找到俯视变换的投影矩阵,这种方法的优点在于不需要知道摄像头视RR角等参数,只需要在图像坐标系下标定对特征点就可R以计算出个未知的参数,从而得到单应性矩阵,并利R用单应性矩阼完成俯视变换。其中,M表示合成图像的宽度,单位:像素;No表示直接线性变换的公式如下合成图像的高度,单位:像素;R表示合成区域的宽Coxi i+Coli+Cu22i +Cu3)度,单位:;R1表示合成区域的长度,单位(iam,0)表示图像的坐标,单位:像素;x,y表示合成区C102+(ny2+C12x;+CrC20x:+C21y+C2231+1)域路面的坐标,单位:。下面判断路面上的点被哪个摄像头拍到,因此将路其中,(2v)表示图像坐标,(xy2)为物体空间坐标,面分成八个区域,如图所示Co,co1,…,C2为未知参数。但是本文的物体选择的是路面特征点,因此公式的z=0,简化后的二维公式为:(左前前)(右前)IX). Ti t Coli+CUsC0x;+C21y;+1(左)汽车v C1o x, +C11)2+C13C20x:+C21y1+1如果川矩阵的形式表示,如下(左后)(后)(右后)ROT=C1C1 CI图路而的八个区域图中,Il、ⅣV、V和ⅤI四个区域只能被前,左,RO表示路面坐标到图像左边的变换矩阵,则ROn右,后四个摄像头看到。I、I、VI和VI为两个摄像表示图像到路面的投影矩阵头的交叉区域,可能被两个摄像头看到,因此需要判断图像合成交叉区域被哪个摄像头采集到,四个交叉区域的判别方本文的创新点就在于跳出了传统图像拼接的想维,法相同,因此以区域1为例描述如下采用一种更加简单有效的算法来实现无缝拼接全景。)取区域I内任意一点(jo),计算其路面坐标假设路面合成区域的大小为长R1,宽为Rw,单假定该点可以被前摄像头采集到,通过与前摄位:。R的宽度方向平均分成M等份,R1的高像头的投影矩阵ROlo相乘,便可以得到该点在前摄度方向平均分成N等份,其中任意一点坐标用(mm)像头的像素坐标av),如果0≤

unity5超酷3D战斗机空战游戏完整源码，一款仿真战斗机空战游戏项目源码，支持unity5，支持手机移动设备，包含触摸屏和加速控制器、二战空战DEMO、现代空战DEMO、外星入侵空战DEMO、仿真飞行系统、飞行控制器、飞行AI、武器系统及特效、武器AI、雷达系统、爆炸特效……

最近在学习ADRC，随手按韩京清教授的《自抗扰控制技术》一书中的公式，写了MATLAB仿真程序（注意，不是simulink仿真）。另外附上《自抗扰控制技术》一书的PDF版（拍摄盗版），和离散ADRC的公式整理。希望对也在学习ADRC的同学有所帮助。仿真参数只简单调试了一下，输出还是会有一些波动的情况。

《数据结构课件》陈越何钦铭老师上课用的课件完整版，另有每课所讲内容的代码实现，可复制运行！

本程序仿真了SISO SIMO MISO MIMO(with or without Alamouti Code)，并进行了性能比较，有详细的说明文档和公式推导.The BER performance for the SISO, SIMO, MISO with and without Alamouti, and MIMO with Alamouti is demonstrated in these resources.

认知无线电中频谱感知技术研究+Matlab仿真代码

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基于实数编码的遗传算法的matlab实现程序。

基于AT89S52的大棚温湿度亮度自动控制系统，温度传感器DS18B20，湿度传感器HS1101，亮度传感器是光敏电阻。