运动分析

利用 Python 对海量运动数据进行自动切分，并对切分后的片段进行清洗、筛选、插值等操作，以完善数据，为后续分析做好准备。

基于Simulink平台，构建了一个机械臂运动仿真模型，并对其进行运动学分析。该模型结构清晰，易于理解和修改，适合Simulink初学者学习参考。

该页面介绍了mocgui，一个用于查看运动捕捉数据的Matlab软件。您可以通过git clone https://github.com/zhfe99/mocgui.git 或者从https://github.com/zhfe99/mocgui.git下载代码。将mocgui/设置为Matlab当前文件夹，并在Matlab中运行addPath以添加子目录到Matlab路径中。使用mocgui或demoMoc在Matlab中运行该程序。mocgui.zip软件包包含./data子集文件夹，./src GUI界面实现，./lib必要库函数，./addPath.m添加Matlab路径，./mocgui.m接口功能，./mocgui.fig保存窗口配置文件，以及./demoMoc.m加载和可视化运动捕捉数据的演示文件。

通过数学建模，利用matlab仿真四连杆机构，分析特定点的位置、速度和加速度曲线。

讨论了使用Matlab开发运动模糊图像的方法。运动模糊是一种影响普通图像清晰度的现象，介绍了如何利用Matlab工具进行运动模糊处理。

Matlab环境下的六杆机构运动与受力分析，涵盖了GUI界面的实现及运动数据分析。

Python数据分析入门，介绍了运动员信息分析的案例数据2。

电力拖动与运动控制：系统建模与实验分析 本实验项目聚焦于电力拖动自动控制系统中的运动控制系统。内容涵盖了系统建模与实验两大方面。 系统建模 分析电力拖动系统中运动控制系统的特性，建立其数学模型。 运用控制理论，设计控制器，并进行仿真分析。 实验验证 搭建电力拖动运动控制系统实验平台。 基于所建立的模型，设计实验方案，验证控制器的性能。 记录实验数据，并进行分析，得出实验结论。 成果展示 提交完整的实验报告，包括系统模型、控制器设计、实验方案、数据分析和结论等内容。

随着技术进步，快速全局运动估计和运动目标提取算法在现代计算机视觉和机器人领域扮演着关键角色。