雷达与红外融合

利用基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的方法，对雷达和红外数据进行融合，采用状态向量和量测融合两种策略进行多目标跟踪。

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。

大数据算法在数据分析中具有重要作用，可显著提升分析效率与准确性，为决策提供有力支持。这些算法涵盖分类、聚类、预测及关联规则分析，有助于揭示数据间的模式与关系，发掘潜在价值。

这段视频分享了基于PCNN的红外光强与偏振图像融合技术，附有Matlab完整代码，包括主函数main.m及相关调用函数，适合Matlab 2019b版本，操作简便，结果可靠。运行前需将所有文件置于Matlab当前文件夹，通过简单的点击运行main.m文件即可获得预期结果。若有疑问或需要进一步咨询，可联系博主获取更多服务，包括代码定制、仿真咨询以及科研合作。

Simulink 配合 dSPACE 的发动机仿真，用来搞 ECU、传感器和雷达那一套，蛮实用的。融合了0 与 3C 的技术，适合搞嵌入式系统和自动驾驶模拟的朋友。资料是网友分享的，内容挺全，尤其适合入门或者需要快速搭个 demo 的人，整体还挺良心。 文档里不仅有ECU 建模的流程，还涉及传感器的数据流仿真、雷达模型设计，用 Simulink 拖拖拉拉就能上手。配合 dSPACE 硬件做闭环验证也比较方便。 还有个亮点是跟 3C 的融合，比如用 CAN 通信配合多个传感器的数据协同，仿真效果也蛮贴近实车的。如果你是做自动驾驶仿真、搞传感器融合算法，这份 PDF 能省不少摸索的时间。 另外我也

对雷达回波信号进行建模和仿真，探索其特性和应用。

红外波谱的自动识别算法，用来解析物质成分，真是个挺实用的思路。你如果玩过近红外光谱，就知道预环节有多关键，搞不好就是噪声堆数据。这里配套了一堆相关资源，像是用MATLAB预、傅里叶变换提特征，甚至连GUI 界面优化都有，整体思路还蛮系统的。 用MATLAB写光谱代码其实还挺爽的，比如函数调用也方便，界面工具一挂上，实验效率直接翻倍。尤其是这篇可视化工具，对小白来说也算挺友好了。哦，还有个辣椒品种识别的傅里叶变换案例，挺有趣的，别小看这些食材数据，起来也蛮讲究。 做聚类？有多光谱算法；做降维？用连续投影法；界面不满意？看看GUI 优化；组合拳打下来，思路清晰，值得你花点时间研究下。 如果你也在搞

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

在平面上分布着 n 个目标点。为了扫描这些点，需要沿 x 轴放置雷达。每个雷达的扫描范围是一个半径为 d 的圆形区域。目标是放置尽可能少的雷达，确保所有 n 个点都被覆盖。

图像信息量 8 图像与灰度直方图对应关系 一一对应 图像锐化算法 高通滤 点处理算法 二值化 显示器色彩模型 RGB 图像平滑算法 中值滤波 模板[-1 1]检测方向 垂直 图像压缩比 2:1 维纳滤波器用途 去噪 图像灰度方差表示 图像对比度 局部处理算法 中值滤波 二值化命令 im2bw 图像形态学处理方法 腐蚀 方向链码长度计算公式 d.6.24 边缘检测抗噪性能好算子 Prewitt算子 二值图像分支点连接数 3 图像锐化可进行空间域和频率域处理 彩色图像特性 色调、饱和度、亮度 图像压缩分类 无损压缩、有损压缩 图像存储大小计算 8M bit