数据融合matlab代码传感器融合示例 传感器融合和因子图实验的示例。 包含以下数据： 全球定位系统 国际货币联盟 晴雨表 相机功能轨迹 导航传感器数据以格式存储。 感谢FFI的优秀同事允许共享这些数据！ 可执行文件： ：绘制原始数据。 ：GPS-IMU批量融合。 ：GPS-IMU固定滞后融合。 ：GPS-IMU与ISAM2融合。 安装依赖项 从头开始的Ubuntu的详细过程。 选择您需要的部分。 要点：安装编译器，cmake，curl和git sudo apt install -y \ build-essential \ cmake \ curl \ git \ wget 安装本征 我们可以使用apt安装足够的Eigen版本。 另外，我们安装了blas和lapack。 sudo apt install -y \ libblas-dev \ liblapack-dev \ libeigen3-dev 安装Sophus # Clone the repository (download the code) from GitHub. git clone --depth 1 https://g

数据融合matlab代码CarND-Mercedes-SF-实用程序 传感器融合处理工具。 这些工具是由梅赛德斯（Mercedes）团队在传感器融合模块的开发过程中创建的。 我们目前正按原样提供它们，但如果您有改善的余地，我非常乐意查看任何PR。 1. matlab_examples / 在这里，您将找到用于在项目中生成示例数据的Matlab代码。 如果可以访问Matlab，请随时生成自己的数据进行练习。 [注意：这对于完成任何一个项目都是不必要的。 您不需要访问Matlab。 目前，我们无法帮助您获得Matlab的许可证。 是的，我们同意这太贵了，如果我们可以帮助您获得便宜的许可证，那真的很酷。 ] 2. python / 您会在这里找到一些Jupyter笔记本，它们可能对可视化和分析数据很有用。 有些文件是硬编码的，因此您可能需要对其进行编辑，然后再使用笔记本。

数据融合matlab代码扩展卡尔曼滤波器项目 在这个项目中，我用C ++实现了一种算法来跟踪和预测自行车的位置和速度。 我提供了模拟的激光雷达和雷达测量数据，可检测到一辆在我的车辆周围行驶的自行车。 这种扩展的卡尔曼滤波器（EKF）算法提供了融合来自激光雷达和雷达传感器的测量结果以预测自行车的位置和速度的能力。 模拟器（）和EKF之间的通信是通过EKF端的实现来完成的。 激光雷达测量是红色圆圈，雷达测量是蓝色圆圈，箭头指向观察角度的方向，估计标记是绿色三角形。 为了评估我的EKF模型的性能，我使用了均方根误差（RMSE）来累加我的估计和实地真理之间的残差。 我在数据集1上的最终RMSE为[0.0973，0.0855，0.4513，0.4399]，在数据集2上的最终RMSE为[0.0726，0.0965，0.4216，0.4932]。 扩展卡尔曼滤波器概述：初始化，预测，更新 该项目涉及对扩展卡尔曼滤波器（EKF）算法进行编程的三个主要步骤： 初始化扩展卡尔曼滤波器变量 在距前一个时间戳的时间步长Δt之后预测自行车的位置 根据传入的新传感器测量值更新自行车现在所在的位置 然后，预测和更新

基于PCA算法的图像融合，matlab源码

使用高斯金字塔和拉普拉斯金字塔对两幅原图像进行分解后融合。 低频部分，采用均值融合规则；高频部分，采用取最大值融合规则。

数据融合matlab代码从多重曝光图像中学习深层单图像对比度增强器 抽象的 由于不良的照明条件和数字成像设备的动态范围有限，因此记录的图像通常曝光不足/曝光过度且对比度较低。 大多数以前的单图像对比度增强（SICE）方法都会调整色调曲线以校正输入图像的对比度。 但是，由于单个图像中的信息有限，这些方法通常无法揭示图像细节。 另一方面，如果我们可以从适当收集的培训数据中学习更多信息，则可以更好地完成SICE任务。 在这项工作中，我们建议使用卷积神经网络（CNN）来训练SICE增强器。 一个关键问题是如何为端到端CNN学习构建低对比度和高对比度图像对的训练数据集。 为此，我们建立了一个大规模的多重曝光图像数据集，其中包含589个精心挑选的高分辨率多重曝光序列和4,413张图像。 采用十三种代表性的多曝光图像融合和基于堆栈的高动态范围成像算法来生成每个序列的对比度增强图像，并进行主观实验以筛选质量最好的图像作为每个场景的参考图像。 利用构建的数据集，可以轻松地将CNN训练为SICE增强器，以改善曝光不足/曝光过度图像的对比度。 实验结果证明了我们的方法相对于现有SICE方法的优势，并且具有很

数据融合matlab代码KFNN大师 基于卡尔曼滤波的多神经网络融合代码 整个系统由两部分组成：神经网络的噪声估计和基于kfnn的多神经网络的融合。 数据集 神经网络的噪声估计和融合性能评价。 应用./ImageNet/val.py处理ImageNet并将数据组织为以下结构。 /ImageNet /val /n01440764 images /n01443537 images /train /test ImagNet中的预训练模型 借助中提供的开放式预训练模型，我们使用了16种经典的预训练模型作为基准，包括NASNetlarge，AlexNet，DenseNet121，ResNet18，ResNet34，ResNet50，ResNet101，ResNet152，VGG11，VGG11_bn，VGG13，VGG13_bn，VGG16，VGG16_bn，VGG19， VGG19_bn 。 我们分别评估了它们在ImageNet上的性能。 我们按照，完成了预训练模型的下载和应用。 验证集的准确性（单个模型） 在我们的机器上，下表显示了预训练模型的验证准确性。 预训练模型 帐户@ 1 NASNe

基于EKF的雷达与红外数据融合，通过状态向量融合与量测融合两种方法对多目标进行跟踪-EKF-based data fusion and infrared radar, through state vector fusion and measurement fusion of two methods for multi-target tracking

简单图像融合（加权平均、像素选大、像素选小）算法，拉普拉斯金字塔算法的Matlab实现 GUI界面 简单图像融合（加权平均、像素选大、像素选小）算法，拉普拉斯金字塔算法的Matlab实现 GUI界面

数据融合matlab代码advanced_kalman_filter 使用扩展卡尔曼滤波器的传感器融合（LIDAR / RADAR） 这是Udacity的自动驾驶汽车纳米学位的第2项/第1项。 目录和文件 src包含代码（在C ++中）。 main.cpp ：连接到模拟器的主要代码，从../data/obj_pose-laser-radar-synthetic-input.txt读取输入，执行ProcessMeasurement() （请参见下文），并计算和输出均方根误差（估计值（由卡尔曼滤波器计算得出）与地面真实性（数据文件中提供）的RMSE）。 该代码完全由Udacity提供。 FusionEKF.cpp / FusionEKF.h ：使用ProcessMeasurement()方法定义Fusion Extended Kalman Filter类，该类将kalman_filter类的实例，并调用Predict()和Update() / UpdateEKF()方法。 kalman_filter.cpp / kalman_filter.h ：定义FusionEKF::ProcessMe