惯导轨迹数据与MATLAB分析程序

通过优化光纤惯组与GPS组合导航的Matlab程序，提升其精确度和效率。

本项目采用Python、Pandas和Scikit Learn，探索轨迹分析和分类。步骤包括数据清理、轨迹形成、轨迹相似度计算。算法包括： 快速动态时间规整（Fast-DTW） 最长公共子序列算法 计算结果用于轨迹分类。

苏州大学莙政学者探究数据索引与轨迹推荐的关联，深入分析数据结构、算法优化、隐私保护等关键技术。论文为相关领域研究提供理论基础和应用指导。

用户轨迹数据包含经度、纬度、高度、时间以及是否连续等要素。轨迹数据涵盖范围广泛，且时间采样频率较高。

路线熟悉度对车险风险的影响 通过分析车主最常行驶的前十条路线行程数量占比, 探究路线熟悉度与车险风险水平之间的关系。 研究结果表明: 路线熟悉程度与车险风险水平显著相关。 随着熟悉路线行程数量占比的上升, 车险出险频率明显下降, 这与人们的普遍认知一致。 使用前一、前三或前十位熟悉路线计算占比, 均可得出上述结论, 其中前十位熟悉路线行程数量占比对风险的区分能力最强 (如图24所示)。

MATLAB程序调试技巧是指利用MATLAB的调试工具对程序进行分析和优化的方法。调试步骤包括在程序可疑处设置断点，执行程序并检查断点处变量的当前值，逐步执行程序直至结束调试状态。

本项目是我在硕士期间编写的边缘提取程序，采用CMU步态库中的图像作为示例，主要目的是提取图像中人的轮廓。程序涵盖了一系列常见的图像处理步骤，包括形态学运算、孔洞填充、平滑处理、以及标签标注等。每个步骤都有详细的注释，便于理解和扩展。以下是代码片段： 形态学闭运算： se = strel('disk', 3); f6 = imclose(f5, se); figure(4); imshow(f6); 填充图像孔洞： f8 = imfill(f6); figure(5); imshow(f8); 图像平滑： f9 = double(f8)/255; f10 = medfilt2(f9, [3 3]); figure(6); imshow(f10, []); 标签标注： bw1 = im2bw(f10); [x, num] = bwlabel(bw1, 4);

利用 comet 函数展示二维和三维线运动轨迹：- 二维线：余弦和正弦函数的平方和- 三维线：余弦和正弦函数的平方和，z 轴为时间轴

此存储库包含用于Matlab的灰度处理和细胞跟踪的源代码。该程序支持荧光或暗场电影的处理，以及相衬电影的跟踪。兼容Matlab 2018a及更早版本，支持'.tif'堆栈和'.nd2'文件格式。还提供适用于Linux的版本。