使用Python实现了大部分图像融合评估指标，包括 信息熵(EN),空间频率(SF),标准差(SD),峰值信噪比(PSNR),均方误差(MSE),互信息(MI),视觉保真度(VIF),平均梯度(AG),相关系数(CC),差异相关和(SCD),基于梯度的融合性能(Qabf),结构相似度测量(SSIM),多尺度结构相似度测量(MS-SSIM),基于噪声评估的融合性能(Nabf)。支持评估单幅图像，单个算法的所有融合结果，以及所有直接计算所有对比算法的结果，同时支持写入excel。

基于NSCT和HSI变换的图像融合源码。下载解压后可以直接运行。

测距系统中卡尔曼滤波器的演示 这是 similink 数据中只有测距（UWB）和 6 轴 imu 传感器的融合算法 演示 demo_ekf_error.m demo_ukf.m 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

中心议题 　　多传感器数据融合技术能对缺陷信号作智能化处理 　　电磁感应式传感器和霍尔传感器的工作原理 　　采用小波去噪的方法，并利用RBF神经网络的数据融合技术对缺陷信号进行检测处理并得出仿真结果 　　解决方案 　　采用漏磁传感器阵列，提高检测灵敏度，减小钢管表面接触噪声和温度影响 　　对信号预处理，保证测试准确性 　　选用RBF神经网络作为融合中心的特征层融合器 　　随着电子技术、神经网络和人工智能处理技术的发展，国内外都在开展新的漏磁信号处理方法的研究。由于传统方法受人为因素影响严重，容易产生漏检误检，大大影响了检测准确度，因此特别需要一种对缺陷信号的智能化处理方法。多传

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码，适合科研人员

传统的电气火灾预警通过检测温度、空气压力等参数来判断电气火灾,报警响应时间较长,存在很大的局限性。基于传统火灾预警存在的问题,通过紫外光传感器、电流互感器、超声探测器等火灾探测器对短路、接触不良、漏电等电气故障进行研究。通过设计检测电路采集各传感器的信号,着重对故障信号波形信息进行分析。采用MATLAB软件编制D-S证据信息融合程序,将3种传感信息进行仿真融合,在低压电气火灾信息融合过程中论证D-S融合理论的有效性。结果表明:D-S证据融合理论具有良好的可行性、可信性与可靠性。研究结果对提高电气火灾预警的准确性具有重要意义。

为了能在交通管理中提前采取措施规避可能存在的交通拥挤或堵塞，提出了一种高效可靠的短时交通流预测算法．首先采用BP神经网络与自回归求和滑动平均(ARIMA)两种方法分别建立单项预测子模型，再以BP神经网络作为最优非线性组合模型的逼近器，建立组合预测模型，对单项预测子模型的预测值进行融合，由此得到最终的预测结果．通过MATLAB与SPSS平台对实测交通流量数据进行了仿真分析，结果表明，该种组合预测方法是切实可行的．

针对拓片得到的文字图像具有模糊细节多、效果差等特征,以及传统算法对其边缘检测的精度不高，根据拓片文字边缘独立于尺度传播的特性，提出了一种基于二进小波变换的拓片文字图像边缘提取和增强算法。首先用二进小波对拓片文字图像进行多尺度分解，再结合小波变换模值跨尺度传递的不同特性，进行多尺度下的图像边缘提取、增强和细化。实验表明，该算法克服了传统算法的不足，弱化了单尺度下噪声抑制与边缘细节提取精度之间的矛盾，从而具有更好的实用性。

Qt开发北斗定位系统融合百度地图API及Qt程序打包发布-附件资源

通过视觉惯性数据融合进行室内导航 这是以下论文的代码： Farnoosh，A.，Nabian，M.，Closas，P.，＆Ostadabbas，S.（2018年4月）。 通过视觉惯性数据融合进行第一人称室内导航。 在位置，位置和导航专题讨论会（PLANS）中，2018 IEEE / ION（pp.1213-1222）。 IEEE。 联系人 ， 内容 1.要求 这段代码是用MATLAB R2016b编写的 2.用于收集视频-IMU的iPhone应用程序 联系 ，请求访问我们的iPhone应用程序以收集频率可调的同步视频和IMU数据 2.样本视频 本文中用于实验的走廊的原始视频以及通过我们的iPhone App收集的IMU测量值都包含在./sample_video/目录中。 3.走廊视频的运行代码 运行demo_vpdetect_modular.m 此代码包含以下部分： 阅读整个视频