在matlab中执行IMU校准和方向跟踪的数据融合matlab代码包括两部分:1)使用calibrateddata.m进行原始数据校准,参数由calibratedpara.m计算;2)使用comparison.m比较三种融合算法。数据流程包括原始数据校准、融合算法处理和方向跟踪。代码中的数据结构包括时间、加速度计、陀螺仪和磁力计数据。您可以通过更改filename来适应不同数据集的应用。
Robot Perception IMU数据融合matlab代码及方向跟踪
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双耳钢琴VST插件开发与IMU跟踪
该插件是一个演示,展示了如何使用MATLAB为数字音频工作站(DAW)软件生成VST插件。该插件将来自MIDI设备的MIDI音符消息和基于惯性测量单元(IMU)的低成本头部跟踪器的头部方向数据转换为双耳钢琴信号,其中低音来自左侧,高音来自右侧,就像一架普通的钢琴。我们没有使用记录的钢琴音波形样本库和测量的HRTF数据,而是分别专注于基于适当的钢琴和HRTF模型的合成声音生成。这种方法的优点是一个纤薄的插件演示器,不依赖于庞大的波形库。为了简单起见,将钢琴声音生成简化为基于Karplus-Strong的简单且低复杂度的弦激励模型,并且可以将其切换为纯音风琴声音。HRTF模型以封闭形式给出。VST插件本身是用MATLAB的Audio System Toolbox设计的,它使用强大的MATLAB Coder从普通的MATLAB代码生成。
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测试环境:Matlab / Octave
数据集:Flevoland 图像
步骤:1. 运行 /Code_matlab/imagem_real_lin_radial_flev.m2. 读取数据库 /Data/AirSAR_Flevoland_Enxuto.mat3. 将射线写入以下文件(共 9 个通道,但此处仅使用 3 个强度通道):- /Data/a) 通道 hh-flevoland_1.txt- /Data/b) 通道 hv-flevoland_2.txt- /Data/c) 通道 vv-flevoland_3.txt4. 将射线坐标写入以下文件:- /Data/a) 文件 xc_flevoland.txt- /Data/b) 文件 yc_flevoland.txt5. 在 R² 中运行 /Code_r/evidencias_im_real_sa_param_mu_L.R - 读取数据
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方法
该方法在以下出版物中进行了描述:* 扩展曝光融合,Charles Hessel,图像处理在线,9,(2019)* HESSEL,Charles,MOREL,Jean-Michel,《扩展曝光融合及其在单图像对比度增强中的应用》。在:2020年IEEE计算机视觉应用冬季会议(WACV)。IEEE,2020年。
代码功能
实现了两种融合方法:
扩展曝光融合 (EEF) 在 eef.m 中实现,使用 runeef.m 运行。
曝光融合 (EF) 在 run_ef.m 中实现,用于比较。
提供了用于配准包围曝光序列的 bash 脚本 image_registration.sh。
代码结构
eef.m:扩展曝光融合算法实现
runeef.m:运行扩展曝光融合的脚本
run_ef.m:运行曝光融合的脚本
image_registration.sh:用于图像配准的 bash 脚本
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