javaparser框架官方指导文档

AWR1443 mmWave演示源代码分析与中文注释 主要文件说明 main.c mmWave演示主程序 净重mmWave Demo主头文件，包含所有需要的头文件，定义重要功能函数，结构体 data_path.c数据处理路径主程序，包含对ADC数据的收集，1D-FFT及2D-FFT处理 config_edma_util.c实现配置EDMA功能的API函数 config_hwa_util.c实现配置FFT，CFAR硬件加速器的API函数 mmw_cli.c实现对用户端口中输入的命令行参数的处理 post_processing.c调用硬件加速器，对FFT输出的数据进行CFAR检测，方向角，仰角估计测 sensor_mgmt.c实现对雷达前端的管理，可以通过CLI启动或停止雷达前端 rx_ch_bias_measure.c实现天线制造误差校准（1.1版本新功能） mmw.cfg SYS / B

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在局部特征点检测快速发展的时候，人们对于特征的认识也越来越深入，近几年来许多学者提出了许许多多的特征检测算法及其改进算法，在众多的特征提取算法中，不乏涌现出佼佼者。 从最早期的Moravec，到Harris，再到SIFT、SUSAN、GLOH、SURF算法，可以说特征提取算法层出不穷。各种改进算法PCA-SIFT、ICA-SIFT、P-ASURF、R-ASURF、Radon-SIFT等也是搞得如火如荼，不亦乐乎。上面的算法如SIFT、SURF提取到的特征也是非常优秀（有较强的不变性），但是时间消耗依然很大，而在一个系统中，特征提取仅仅是一部分，还要进行诸如配准、提纯、融合等后续算法。这使得实时性不好，降系了统性能。

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压缩文件包含两个文件： 回溯算法解该问题的源码 + 基于个人理解而进行解释该源码的txt文档。