机床主轴参数优化程序

卡尔曼滤波松组合导航（ins_gps.m）

内容包括： 雷达原理、 雷达信号与信号处理、 雷达系统的特殊考虑、 雷达检测 和 关于雷达的一些特殊主题，共五部分18章

异步电机矢量控制的Simulink仿真（IMcontrol0.mdl）

【实例简介】

论文《As-Projective-As-Possible Image Stitching with Moving DLT》中的拼接算法，对于视差图像拼接具有一定的鲁棒性，但是对特征点数量及其分布均匀性有较高的要求。 The success of commercial image stitching tools often leads to the impression that image stitching is a “solved problem”.The reality, however, is that many tools give unconvincing results when the input photos violate fairly restrictive imaging assumptions;the main two being that the photos correspond to views that differ purely by rotation, or that the imaged scene is effectively planar.Such assumptions underpin the usage of 2D projective transforms or homographies to align photos. In the hands of the casual user,such conditions are often violated, yielding misalignment artifacts or “ghosting” in the results. Accordingly, many existing imagestitching tools depend critically on post-processing routines to conceal ghosting. In this paper, we propose a novel estimationtechnique called Moving Direct Linear Transformation (Moving DLT) that is able to tweak or fine-tune the projective warp toaccommodate the deviations of the input data from the idealized conditions. This produces as-projective-as-possible image alignmentthat significantly reduces ghosting without compromising the geometric realism of perspective image stitching. Our technique thuslessens the dependency on potentially expensive postprocessing algorithms. In addition, we describe how multipleas-projective-as-possible warps can be simultaneously refined via bundle adjustment to accurately align multiple images for largepanorama creation.

雷达MTD程序，可以直接在MATLAB上运行

模型参考自适应系统（Model Reference Adaptive System，MRAS）是从20世纪年代后期发展起来的，它属于自适应系统的一种类型。从结构上MRAS可以分为可调模型、参考模型及自适应律3个部分。MRAS的辨识思想是把不含有未知数的表达式作为期望模型，而将含有待辨识数的表达式用于可调模型，且两个模型有相同物理意义的输出，利用两个模型的输出量之差，通过合适的自适应律来现对异步电机参数的辨识。

hfss-matlab中一个构造曲面函数的代码

1.任意选取一副彩色图像，对RGB三色的分量图像分别显示。 2.伪彩色图像增强处理：选择灰度图像，采用如下图所示的传递函数实现灰色-彩色图像的变换处理，得到彩色图像。   （a）红色分量的传递函数     （b）绿色分量的传递函数      （c）蓝色分量的传递函数 3.任意选择彩色图像，显示其R,G,B分量图像，并使用5*5均值滤波器分别对彩色图像的RGB分量进行平滑滤波，显示R,G,B分量平滑滤波图像。叠加所有的彩色分量图像，完成平滑后的全彩色图像。比较原彩色图像和平滑后的彩色图像。 4.将(3) 的彩色图像，显示其HSI图像，并对强度I分量进行均值滤波平滑，再转换为RGB图像进行显示，与（3）中的平滑后的彩色图像进行比较并相减，用图像显示两种结果的差别。

【实例简介】这是一个和Giacomo Livan、Marcel Novas和Pierpaolo Vivo的《随机矩阵导论》一书相关的Matlab文件集合。