主要用于多视角卫星影像的三维重建算法，资源共9个文件，其中8个文件分别对应八个压缩文件包，代表每个区域的影像，每个压缩包里对应着多视角卫星影像和RPC文本文件，第九个文件为机载激光雷达产生的真值影像文件,本数据为s2p算法的主要实验数据。数据整体情况：数据量整体较小，但覆盖的类型全，如低矮建筑，中高层建筑，高层建筑等，对卫星三维重建的鲁棒性要求较高，因此是做卫星三维重建的不二选择，目前很多相关论文都拿此进行实验和算法调整优化。

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仿真模型及运行结果

针对煤矿井下探水作业监工人员通过观看视频来监控卸杆作业的方式存在效率低下且极易出错的问题，提出利用三维卷积神经网络（3DCNN）模型对探水作业中的卸杆动作进行识别。3DCNN模型使用3D卷积层自动完成动作特征提取，通过3D池化层对运动特征进行降维，通过Softmax分类处理来识别卸杆动作，并使用批量归一化层提高模型的收敛速度和识别准确率。采用3DCNN模型对卸杆动作进行识别时，首先对数据集进行预处理，从每段视频中均匀抽取几帧图像作为某动作的代表，并降低分辨率；然后采用训练集对3DCNN模型进行训练，并保存训练好的权重文件；最后采用训练好的3DCNN模型对测试集进行测试，得出分类结果。实验结果表明，设置采样帧数为10帧、分辨率为32×32、学习率为0.000 1，3DCNN模型对卸杆动作的识别准确率最高可达98.86%。

驼峰信号平面布置图

【TSP问题】基于遗传算法求解三维旅行商问题含Matlab源码

C#实现激光点云的平面分割（测绘技能大赛）

采用全量子理论对单块非平面环形腔Nd:YAG激光器的强度噪声特性进行了研究，通过理论分析和仿真发现，单块非平面环形腔激光器的弛豫振荡主要由真空起伏、偶极起伏和内腔损耗引起，抽运噪声和自发辐射对弛豫振荡的影响相对较小。同时，从理论上对强度噪声的光电负反馈抑制进行了分析和仿真，为实验上噪声抑制电路的设计提供了一定的理论基础。参考此理论电路，设计了可以获得较好的相位超前和低噪声宽带宽增益放大的噪声抑制电路，在实验上获得了良好的噪声抑制效果。当弛豫振荡峰为311 kHz时，弛豫振荡峰处的强度噪声被抑制了39 dB，在整个频谱范围内获得了低于-115 dB/Hz的噪声水平。

本示例开发环境： Windows 7 操作系统 Open CASCADE 7.3.0 Qt 5.9.0（Qt Creator 4.3.0） Visual Studio 2015 （MSVC14） 具有功能： 三维显示界面， 可以用鼠标进行操作，旋转，缩放，平移等。 可以画立方体，球，圆柱，圆环，圆锥等 可以鼠标选择物体并进行高亮 可以用ASSIMP导入和导出，是以三角片的数据形式

Informed RRT* 是一种基于 RRT* (Rapidly-exploring Random Tree Star) 算法的优化路径规划算法。它通过引入启发式信息来提高搜索效率和最终路径的优化程度。以下是 Informed RRT* 算法的详细介绍： ### 1. 算法背景 在路径规划领域，尤其是针对机器人导航和无人驾驶等应用，算法需要快速且准确地生成安全有效的路径。RRT* 算法因其在处理复杂动态环境和实时性方面的优势而被广泛使用。然而，RRT* 算法在搜索过程中可能会生成大量冗余的分支，导致效率不高。 ### 2. Informed RRT* 算法原理 Informed RRT* 算法的核心在于使用一个可接受的椭圆启发式（admissible ellipsoidal heuristic）来指导搜索过程，从而提高算法的效率和解的质量。 #### a. 椭圆启发式 椭圆启发式定义了一个状态空间的子集，这个子集包含了所有可能改进当前解的状态。椭圆的形状取决于起始状态、目标状态以及当前最佳解的成本。 #### b. 直接采样 Informed RRT* 通过直接从这个椭圆启发

DWA（Dynamic Window Approach）算法是一种用于机器人路径规划的算法，它由Andrew Kelly和Lydia E. Kavraki于1996年提出。DWA算法特别适用于在动态环境中进行机器人的实时路径规划，如无人驾驶汽车、无人机（UAV）和移动机器人等。以下是DWA算法的详细解释： ### 1. 算法原理 DWA算法的核心思想是在机器人的控制空间中搜索一个可行的控制序列，使得机器人能够在避免碰撞的同时，尽可能快速地达到目标位置。 ### 2. 算法步骤 DWA算法通常包括以下步骤： #### 2.1 初始化 - 确定机器人的初始位置和目标位置。 - 定义机器人的动力学模型和运动学约束。 #### 2.2 控制空间采样 - 在给定的时间间隔内，从控制空间中随机采样一系列的控制输入（如速度、加速度、转向角等）。 #### 2.3 预测模型 - 对于每个采样的控制输入，使用机器人的动力学模型预测未来一段时间内机器人的位置和姿态。 #### 2.4 碰撞检测 - 对于每个预测的未来状态，检查是否存在碰撞风险。这通常涉及到与环境障碍物的几何关系检查。