两电平脉冲整流器，matlab，simulink仿真.slx

矢量卡尔曼滤波器的MATLAB编程实现利用卡尔曼滤波器实现去噪功能

本文主要研究单相桥式PWM整流电路的原理，并运用IGBT去实现电路的设计。概括地讲述了单相电压型PWM整流电路的工作原理，用双极性调制方式去控制IGBT的通断。在元器件选型上，较为详细地介绍了IGBT的选型，分析了交流侧电感和直流侧电容的作用，以及它们的选型。最后根据实际充电机的需求，选择元器件具体的参数，并用simulink进行仿真，以验证所设计的单相电压型PWM整流器的性能。实现了单相电压型PWM整流器的高功率因数，低纹波输出等功能。

基于SLIC方法的超像素分割算法代码，纯MATLAB编写。

自己用matlab做的傅里叶级数分解程序 可以对周期信号进行不同频率的正余弦函数的拟合 这里对方波信号进行拟合 可以设置分解的阶数 阶数越高 对方波的拟合越精确初学信号处理的朋友绝对对你有所帮助

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两轮自平衡小车是倒立摆的一个延伸，其在自动控制领域是一个非常经典的例子，有很大的研究价值，本文讲述倒立摆自平衡小车的建模与仿真，讲述的比较深刻。

【实例简介】检测霍尔传感器的值可以判断出转子的位置，再使能相应的上下桥臂，则能驱动电机运动；若要让电机持续转动，则必须再次检测传感器值及使能相应的上下桥臂。这里采用的是将霍尔传感器输出的三根线相边的IO口配置成外部中断，并且为边沿触发，在中断函数中加入传感器检测与上下桥臂切换程序，如此电机就能持续运转

本人实战项目用C#编程读取多块电表，按照时序读取，解读电力协议报文，自动统计数据，转换成浮点数据。

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SIFT算法特点• SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。• 独特性(Distinctiveness)好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。• 多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。• 经过优化的SIFT算法可满足一定的速度需求。• 可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform传统的特征提取方法成像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘,对环境的适应能力较差,急需提出一种鲁棒性强、能够适应不同光照、不同位姿等情况下能够有效识别目标的方法。己0]/3/己7彐SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT提出的目的和意义分1999年 British columbia大学大卫.劳伊( David g.Lowe)教授总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法,并正式提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子一SIFT(尺度不变特征变换),这种算法在2004年被加以完善己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform将一幅图像映射(变换)为一个局部特征向量集;特征向量具有平移、缩放、旋转不变性,同时对光照变化、仿射及投影变换也有一定不变性。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法特点SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。独特性( Distinctiveness)好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。多量性,即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。经过优化的SIFT算法可满足一定的速度需求。可扩展性,可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法可以解决的问题目标的自身状态、场景所处的环境和成像器材的成像特性等因素影响图像配准/目标识别跟踪的性能。而SIFT算法在一定程度上可解决:目标的旋转、缩放、平移(RsT)图像仿射/投影变换(视点 viewpoint)光照影响(111 amination)目标遮挡( occlusion)杂物场景(c1 utter)噪声己0]/3/己7SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤简述SIFT算法的实质可以归为在不同尺度空间上查找特征点(关键点)的问题。原图像特征点特征点目标的特检测描述征点集特征点匹匹配点矫配正目标图像特征点特征点目标的特检测描述征点集SIFT算法实现物体识别主要有三大工序,1、提取关键点;2、对关键点附加详细的信息(局部特征)也就是所谓的描述器;3、通过两方特征点(附带上特征向量的关键点)的两两比较找出相互匹配的若干对特征点,也就建立了景物间的对应关系。SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤关键点检测己。关键点描述彐·关键点匹配4·消除错配点己0]/3/己7关键点检测的相关概念SFTiant Feature Transfor1.哪些点是SIFT中要查找的关键点(特征点)?这些点是一些十分突出的点不会因光照条件的改变而消失,比如角点边缘点、暗区域的亮点以及亮区域的暗点,既然两幅图像中有相同的景物,那么使用某种方法分别提取各自的稳定点,这些点之间会有相互对应的匹配点。所谓关键点,就是在不同尺度空间的图像下检测出的具有方向信息的局部极值点。根据归纳,我们可以看出特征点具有的三个特征:尺度方向大小己0]/3/己7