结构和运动

此工具包包含一系列MATLAB工具，用于角点检测、匹配、基本矩阵估计、自校准和投影矩阵恢复等结构和运动应用。还提供了交互式MATLAB GUI。当前版本支持两个视图，未来将扩展到更多视图。

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。

除了我们自己的方法外，这些脚本还使用以下代码：ICP-另一个粒子群工具箱-Kabsch算法的实现。

这个仿真程序是用MATLAB实现的机器人路径规划，用PID控制方法控制移动手臂按照预定路径移动。

本研究利用机器学习和信号处理技术，对脑电图 (EEG) 信号进行解码，以识别不同的手部运动。 方法 该研究的关键步骤是从原始脑电图信号中提取频谱特征，特别是功率谱密度 (PSD)。然后，将这些特征用于训练卷积神经网络 (CNN)，以对手部运动进行分类。 代码结构 MATLAB: 用于生成和处理数据文件的 MATLAB 代码。 辅助: 包含辅助功能的文件夹。 绘图: 用于可视化原始信号和计算特征的脚本 (plot_features.py)。 Python: 用于特征提取和分类的 Python 代码。 原始PSD_class.py: 定义用于处理原始 PSD 数据的类。 unit_tests: 包含单元测试的文件夹。 average_PSD_test.py example_generation_test.py PCA_on_PSD_test.py power_spectral_density_test.py RawPSD_class_test.py 频谱图_test.py 文档: 记录算法实现的文档。 特征计算算法.pdf 研究报告.pdf 模型: 用于特征提取和分类的端到端模型。 分类器: 包含分类模型的文件夹。 CNN: 包含卷积神经网络实现的文件夹。

利用Matlab实现车辆运动状态检测，通过优化滑动窗口内的阈值设置，有效区分车辆的静止和转向状态。

运行Sports-Analysis应用程序：使用命令“nodemon www”，在Sports-Analysis/bin文件夹中运行。 篮球参考数据抓取注意事项： 特定日期比赛列表链接：month=1&day=16&year=2015（示例：2015年1月16日） 获取每场比赛链接 从每场比赛中抓取所需信息 重复上述操作，获取每个赛季每一天的比赛数据。

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。

包含数据结构学习资料、实践项目和源代码，供参考学习。

数据结构是组织和存储数据的逻辑和物理结构，影响程序效率和可维护性。常见结构有数组、链表、栈、队列、树和图。算法是解决问题的步骤，影响程序效率。数据结构和算法密切相关，掌握它们有助于高效编程。