测量融合

使用红外和雷达测量数据进行融合，实现高效的3D目标跟踪技术。应用测量融合和状态向量融合，结合扩展卡尔曼滤波器，展示了优越的跟踪性能。运行demo.m即可实时查看跟踪结果。

这是J. Tian和L. Chen论文中关于“基于小波统计锐度测量的自适应多焦点图像融合”的演示程序，展示信号处理领域的最新进展。该论文发表于2012年9月，刊载于《信号处理》第92卷第9期，2137-2146页。

传感器融合Matlab代码SensorFusion_KF展示了基于卡尔曼滤波的陀螺仪、加速度计和相机测量的传感器融合实现。想要详细了解，请查阅下文博客文章：主要文件为sim_gyro3.m。在使用某些Matlab功能时，可能需要Robotics和其他工具包。作者已不再积极维护传感器融合代码，无法提供支持。

《测量调整初探》为职业教育教材，探讨了误差理论及其在测量调整中的应用准则，条件调整原理，以及方程组的构建和求解过程。

此MATLAB代码实现了多尺度表示融合网络（MRFN），用于IEEE信号处理快报上发表的智能故障诊断论文。运行环境为Windows 7和Matlab R2014b。源数据来自凯斯西储大学（CWRU）的机械故障预防技术（MFPT）数据集。我们提供了CWRU数据集的Matlab文件“Sample_multi_array.mat”，您可以从百度Netdisk免费下载。如需使用代码，请参考以下步骤。如果您有任何问题，请联系Hui Yu或作者。

Matlab仿真中，通过Simulink进行功率、无功功率和有功功率的测量。

此代码库实现了一种方法，该方法可通过多分支 CNN 识别复制移动的源和目标区域。该方法利用插值伪影和边界不一致性的特征。

正弦光栅相位测量法凭借其快速、精准、全场测量以及数据利用率高等优点，成为当前备受瞩目的测量方式。这项技术不仅在研究领域蓬勃发展，部分研究成果也已成功实现商业化，展现出其在三维测量领域的显著优势。

GRSL-2020-1 自述文件中提供了如何使用代码对提交的文章进行数值测试的说明：GRSL-IEEE 地球科学与遥感快报将强度通道中的证据融合以用于 PolSAR 图像中的边缘检测。 作者：Anderson A. de Borba、Maurício Marengoni 和 Alejandro C Frery 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（

Python 与 Hadoop：架构融合 Hadoop 是一个强大的分布式计算框架，而 Python 则以其简洁和丰富的生态系统而闻名。将两者结合，为大数据处理和分析提供了灵活高效的解决方案。 PyHadoop：桥接 Python 与 Hadoop PyHadoop 是一个 Python 库，它提供了访问 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 和 MapReduce 的接口。通过 PyHadoop，开发者可以使用 Python 编写 MapReduce 任务，并与 HDFS 进行交互。 架构优势 易于开发: Python 的易用性降低了 Hadoop 开发的门槛，让更多开发者可以参与大