数据融合matlab代码BIMEF 我们的论文“用于弱光图像增强的受生物启发的多重曝光融合框架”的代码 还提供了比较方法的代码，请参见 下载：（只需将数据解压缩到当前文件夹） 数据集VV, LIME, NPE, NPE-ex1, NPE-ex2, NPE-ex3, DICM, MEF 由于某些方法非常耗时，因此我们还提供了它们的结果（例如， results__dong@VV.zip ） 由于某些指标非常耗时，因此我们还提供了它们的结果（ TestReport.zip ） 通过运行experiments.m可以轻松复制所有experiments.m 从左到右：输入图像，MSRCR，Dong，NPE，LIME，MF，SRIE和BIMEF（我们的）的结果。 数据集 （**增强图像增强和色调映射算法：**最具挑战性的案例的集合） DICM-从商用数码相机拍摄的69张图像： 先决条件 原始代码在Matlab 2016b 64位Windows 10上进行了测试 是运行VIF指标（ vif.m ）所必需的。 设置 运行startup.m添加所需的路径，然后您可以尝试以下演示。 I = imread(

此代码资源是我的博文:十五. 单线激光雷达和视觉信息融合,配套的ROS实践功能包. 使用前请确认并修改: 1. 你的单线雷达和相机发布的topic消息; 2.single_ladar_and_camera_fusion.launch为此功能包启动launch; 3.start_lidar_camera.launch为启动我机器上单线激光雷达和相机的launch. 使用时请按你的实际环境进行配置,或者干脆放弃此文件, 用你自己熟悉的方式启动你机器的相机和Lidar节点; 4.start_lidar_camera.launch文件中我还发布了相机和激光雷达的位姿信息(联合标定信息)到ROS的TF. 代码中会用到此数据进行相机到激光雷达的三维坐标系变换. 使用时请确认你的环境也有这样的TF;

北斗导航 基于卡尔曼滤波的IMU+GNSS的组合导航（附Matlab源代码）

数据融合matlab代码来自单个传感器的多光谱多分辨率图像的超分辨率 作者 何塞·比奥卡乌斯·迪亚斯（Jose Bioucas Dias） 版权所有2017：苏黎世联邦理工学院，里斯本大学 变化 0.1第一版。 重要的 如果您使用此软件，则应在任何所得的出版物中引用以下内容： [1] Super-Resolution of Multispectral Multiresolution Images from a Single Sensor C. Lanaras, J. Bioucas-Dias, E. Baltsavias, K. Schindler In CVPRW, Honolulu, USA, July 2017 关于 这是作者对[1]的实现。 该代码在MATLAB中实现： apexSample.mat-模拟为Sentinel-2响应的APEX图像的示例，可在（）获得 ms_fusion_apex.m-执行SupReME的演示脚本 ./functions-所有必要的功能 许可证-代码的GPL许可证 自述文件-此文件 笔记 与真实Sentinel-2图像一样对待不同分辨率通道的共配准

在认知无线电网络中,协作频谱感知技术可有效地缓解本地感知场景中存在的隐藏终端等问题。为了获得更大的协作增益,该文采用基于数据融合的协作频谱感知策略,融合中心依次收集各次用户上报的本地能量检测数据,然后进行线性加权融合,并做出最终判决。重点研究了线性加权融合方案的优化,推导了各次用户分别在Neyman-Pearson(N-P)和Bayesian两种不同准则下的最优融合权重,并在Suzuki感知信道下进行了蒙特卡洛仿真和数值验证。结果表明,N-P准则下给出的两种优化加权融合方案MDC和NDC性能相近,且均比E

针对美国联合导控器实验室提出的数据融合模型中多传感器多目标跟踪算法的仿真验证和定量评估的问题,采用模块化和开放性结构思想,面向对象编程及Visual C++与Matlab混合编程技术,构建了一类通用的可视化多传感器多目标跟踪算法仿真平台。该平台能够完成多种目标跟踪算法仿真、测试与评估功能。通过在系统运行的一个软件实例,证明了仿真平台的有效性与实用性。

医院大数据融合解决方案

文中针对现代化楼宇等公共场所可能出现的火灾险情的监测，设计了一款基于Arduino云的火灾报警系统。该系统利用了温湿度传感器、烟雾传感器、红外传感器多传感器对火灾环境进行了检测，利用多传感器信息融合技术提高了火灾探测的精度及响应速度，同时利用Arduino云自带的云模块实现了报警信号的无线传输。通过实验测试，该系统能够实现火灾的实时、连续、可靠检测，测试结果证明系统具有实用性和有效性。

数据融合matlab代码扩展卡尔曼滤波器项目 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 概述 该项目利用卡尔曼滤波器通过激光雷达和雷达测量来估计感兴趣的运动物体的状态。 为此，我使用了卡尔曼滤波器，激光雷达测量和雷达测量来跟踪自行车在车辆周围的位置和速度。 该项目的目标是获得低于所需公差的RMSE值。 项目目标 该项目的目标/步骤如下： 建立一个卡尔曼滤波器（KF）以使用激光雷达测量进行跟踪 建立扩展的卡尔曼滤波器（EKF）以使用雷达测量进行跟踪 针对模拟器中的Dataset-1的测试算法 输出坐标px，py，vx和vy RMSE应小于或等于值[.11，.11、0.52、0.52] 项目文件 该存储库包含以下文件： ./Docs/-支持文档 ./data/obj_pose-laser-radar-synthetic-input.txt-包含来自两个传感器的测量值的文本文件 ./ide_profiles-编辑器配置文件 ./src/Eigen-特征库 ./src/CMakeLists.txt-代码编译 ./src/main.cpp-与Term 2 Simulator通信，接收数据测量结果，调用一个

数据融合matlab代码LiDAR_Camera_Calibration_Preprocess 该存储库包含MATLAB和Python工具，可从rosbag中提取和同步点云和图像以进行外部校准。 1.数据提取 1.1点云 使用pcl_ros从pcl_ros中提取点云： rosrun pcl_ros bag_to_pcd < bag_path > < pointcloud_topic > < folder_path > 1.2图片 更改extract_image.py的以下行： # Change image destination folder path here. output_path = '' # Change rosbag path here. bag_path = '' # Change image topic here. image_topic = '' 关于您使用的消息类型，在extract_image.py选择以下两行之一： #