数据集,又称为资料集、数据集合或资料集合,是一种由数据所组成的集合。 Data set(或dataset)是一个数据的集合,通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量,如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数,该数据集的数据可能包括一个或多个成员。从历史上看,这个术语起源于大型机领域,在那里它有一个明确界定的意义,非常接近现代的计算机档案。这个主题是不包括在这里的。 最简单的情况下,只有一个变量,然后在数据集由一列列的数值组成,往往被描述为一个列表。尽管名称,这样一个单数据集不是一套通常的数学意义,因为某一个指定数值,可能会出现多次。通常的顺序并不重要,然后这样数值的集合可能被视为多重集,而不是(顺序)列表。 值可能是数字,例如真正的数字或整数,例如代表一个人的身高多少厘米,但也可能是象征性的数据(即不包括数字),例如代表一个人的种族问题。更一般的说,价值可以是任何类型描述为某种程度的测量。对于每一个变量,通常所有的值都是同类。但是也可能是“遗漏值”,其中需要指出的某种方式。 数据集可以分
2024-09-15 18:11:57 394KB 机器学习 数据集
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基于一致性算法, 在有向通讯拓扑下, 研究存在状态约束的多航天器系统分布式有限时间姿态协同跟踪控制问题. 在仅有部分跟随航天器可以获取领航航天器状态, 并且跟随航天器之间存在不完全信息交互的情形下, 设计了分布式快速终端滑模面, 提出了不依赖于模型的分布式有限时间姿态协同跟踪控制律. 根据有限时间Lyapunov 稳定性定理, 证明了系统的状态在有限时间内收敛于领航航天器状态的小邻域内. 最后通过仿真算例验证了所提出算法的有效性.

2024-09-05 22:40:41 226KB
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在本文中,我们将深入探讨QMA8658A六轴姿态传感器的数据获取算法,以及如何利用这款传感器在嵌入式系统中实现精准的运动跟踪和姿态控制。QMA8658A是一款集成了3轴加速度计和3轴陀螺仪的高性能传感器,它能有效地提供实时的三维加速度和角速度数据,这对于无人机、机器人以及智能手机等领域的应用至关重要。 我们需要了解QMA8658A的基本工作原理。加速度计负责测量物体在三个正交轴上的线性加速度,而陀螺仪则检测物体的角速度,这在确定物体的旋转和姿态变化时尤为关键。传感器内部的校准过程确保了测量数据的准确性,减少了零点偏移和灵敏度误差。 在嵌入式系统中,我们通常使用C语言来编写与QMA8658A交互的驱动程序。C语言因其高效性和跨平台性,成为嵌入式开发的首选。KEIL MDK(Microcontroller Development Kit)是一个常用的嵌入式开发环境,它支持C语言编程,并且包含了一系列工具,如编译器、调试器和库函数,便于开发者构建和测试应用程序。 数据获取的过程涉及以下步骤: 1. 初始化:通过I2C或SPI接口与QMA8658A建立通信连接,设置传感器的工作模式,如采样率、数据输出格式等。 2. 数据读取:定期从传感器的寄存器中读取加速度和角速度数据。这通常需要一个中断服务程序,当传感器准备好新数据时触发中断。 3. 数据处理:接收到的原始数据可能包含噪声和偏置,需要进行滤波处理,如低通滤波或卡尔曼滤波,以提高数据的稳定性。同时,由于传感器可能会存在漂移,还需要定期校准。 4. 姿态解算:结合加速度和角速度数据,可以使用卡尔曼滤波、互补滤波或Madgwick算法等方法解算出物体的实时姿态,如俯仰角、滚转角和偏航角。 5. 应用层处理:将解算出的姿态信息用于控制算法,比如PID控制器,以实现对无人机的稳定飞行或者机器人的精确运动。 6. 错误检查与恢复:在程序运行过程中,要持续监控传感器的状态,如超量程、数据错误等,一旦发现问题,及时采取措施恢复或报警。 QMA8658A六轴姿态传感器在嵌入式系统中的应用涉及到硬件接口设计、数据采集、滤波处理、姿态解算等多个环节。理解并掌握这些知识点,对于开发高效的运动控制解决方案至关重要。通过KEIL MDK这样的工具,开发者可以便捷地实现这些功能,从而充分利用QMA8658A的潜力,为各种应用带来高精度的运动感知能力。
2024-07-08 16:55:03 11KB keil
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这是人体关键点检测(人体姿态估计)Android Demo App,更多项目请参考: 人体关键点检测1:人体姿势估计数据集(含下载链接) https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/134703548 人体关键点检测2:Pytorch实现人体关键点检测(人体姿势估计)含训练代码和数据集 https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/134837816 人体关键点检测3:Android实现人体关键点检测(人体姿势估计)含源码 可实时检测 https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/134881797 人体关键点检测4:C/C++实现人体关键点检测(人体姿势估计)含源码 可实时检测 https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/134881797
2024-07-02 20:45:17 41.56MB android 人体关键点检测 人体姿态估计
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对于陀螺仪,正点原子官方只有与STM32的通信例程,不方便PC使用。这里用MATLAB通过串口接收IMU数据并存储在txt文本中,例程中使用了两个串口接收两个IMU的角度数据(IMU会发送加速度角度等信息,作为示例,这里只选择里边的角度数据进行存储)。
2024-06-14 20:47:49 4KB 正点原子 串口通信 MATLAB
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目标检测模型,典型代表有YOLO、SSD和Yolo等。这些方法采用基于回归的思想,在输入图像的多个位置直接回归出区域框坐标和物体类别,具有快速的识别速度和与faster R-CNN相当的准确率。本实例项目基与yolov8n-pose预训练模型实现人的站立、跌倒、坐的姿 态估计。
2024-06-13 17:20:50 60.19MB 姿态检测
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该文档是STM32使用HAL库编程的资源,使用的单片机是STM32F405. 实现MPU6050 DMP姿态解算,内容包含Cube MX配置和Cube IDE编程。文档内包含DMP解算姿态的源码文件,HAL库编程者可进行代码移植,文档注释较为完整,阅读注释可对理解基本原理。 功能: 1.蓝牙透传。 2.OLED屏显示。 3.串口监视器可显示DMP解算的过程,陀螺仪姿态实时显示。 4.OLED屏显示MPU6050的原始值(加速度值和陀螺仪值)和DMP解算值。
2024-05-28 17:32:46 9.68MB stm32 MPU6050 HAL库 源码
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本工程实现了ICM-42688-P的陀螺仪、加速度计、温度计数据的获取,并显示在了OLED屏幕上。并未加入APEX、FIFO寄存器的使用,请按需获取本资源。代码中具体参数的更改,请参照放在Hareware/ICM-42688中的手册(还有翻译版本),希望能本资源能帮到各位程序猿
2024-05-20 19:53:07 47.57MB stm32
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data_3d_h36m.npz,用于姿态识别
2024-05-03 16:02:58 146.08MB 姿态识别 pose
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matlab改变代码颜色6D物体检测器 对象检测器能够根据深度相机输入识别3D空间中的对象及其姿势。 它基于以下论文: Andreas Doumanoglou,Rigas Kouskouridas,Sotiris Malassiotis,Tae-Kyun Kim CVPR 2016 但已针对各种项目的需要进行了修改。 因此,可能与本文有所不同,并且不能保证可以准确复制本文提供的结果。 不幸的是,用于运行本文实验的所有参数的值均已被覆盖,但是默认值应接近于它们。 但是,应该搜索最适合感兴趣对象的最佳参数值。 如果您使用此源代码在自己的测试方案上评估该方法,请引用上述论文。 请仔细阅读指南,以正确使用检测器。 建立项目 源代码已在Ubuntu 14.04上进行了测试。 以下是所有必需的依赖项: 博客 GFlags OpenMP的 促进 OpenCV(2.4.10) 聚氯乙烯 VTK(5.10) CUDA LMDB 原虫 咖啡(1.7) 安装了所有必需的库之后,请运行以下命令来构建项目: mkdir build cd build cmake .. make 如果未生成错误,则应该已经创建了两
2024-04-15 13:42:18 15.77MB 系统开源
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