Numar 图元

应用背景通过遥控器可以控制四轴的姿态，同时四轴的姿态也可以通过蓝牙的数据传输，从上位机观测四轴的姿态。在这里我们通过调节PID的参数来完成对四轴的控制，而姿态的解析算法则是通过IMU算法来完成，用四元数进行计算，方便计算。   关键技术编程方式采用C语言编程，主控芯片采用STM32，主频速度可以达到72M，控制周期为2ms，在算法中，控制算法使用了PID控制算法，在调节参数时，先调节PD，一个是回复里，一个是阻尼力，再调节I，消除静态误差，从而使得四轴飞行器可以很稳地飞上高空，未来打算加上定高。  

应用背景属于模式识别范畴，在图像处理中，图像融合技术是当前的热门研究领域，虽出现了很多的方法，选用的图像特征也不尽相同，比如曲率、傅里叶变换等等，处理效果也较为理想，但是仍有可研究空间，时间计算复杂度的降低以及融合效果的提高和匹配精度的提高等都是先阶段研究的主要方向。关键技术基于角点检测，图像特征选择形状上下文特征，用于图像融合与配准，代码中包括了实验过程中所有的小程序和图片，下载后可直接运行。

原创的可实现大小写的相互转化-original case is the realization of the mutual conversion

应用背景Massive multiuser MIMO (MISO): ◮ M ≫ K ≫ 1 (think 100 × 10 or 500 × 50) ◮ coherent, but simple, processing ◮ Potential to dramatically improve rate & reliability ◮ Potential to drastically scale down TX power ◮ Not only theory, at least one known testbed (64× ∼10) 关键技术 Massive MIMO Operation Not enough resources for pilots & CSI feedback, so operate in TDD. ◮ On the uplink, ◮ acquire CSI from uplink pilots and/or blindly from data ◮ detect symbols ◮ M ≫ K ⇒ linear processing (MRC, ZF, MMSE) nearly optimal ◮ On the downlink, ◮ use CSI obtained on the uplink ◮ make necessary adjustments based on reciprocity calibration ◮ apply multiuser MIMO precoding ◮ simple precoders desirable (and very good!): MRT, ZF, MMSE, ... ◮ MRC/MRT operation ◮ intracell interference will appear as

用MFC做的模拟鸟群飞行算法，采用D3d格式来做的框架程序，有改变鸟数目和鸟的大小等功能。实现了模拟鸟群飞行过程中避免碰撞，集群飞行目的地的展示

牛顿－拉夫孙算法-Newton-Raphson algorithm SUN

经典的数值求解格式！Fortran编写！-Numerical Solution of the classical format! Fortran prepared!

最尺度法的C++算法程序，计算速度较快较精确-The most scales of the C++ algorithm program to calculate a more accurate speed

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main.m 为执行的脚本文件，打开main.m程序直接运行即可得到结果；(2)huffman.m是其中的霍夫曼编码需要调用的子程序；(3)按路径读入文件名为abc.txt的文件,测试时可随意输入一串英文字符，为了方便，已经输入了   wearethefamily的英文字符，使用时将abc.txt文件放于D盘下。