基于RSSI加权数据融合的TDOA定位算法_赵峰源码.zip

可以研究基于RSSI的TDOA声音定位算法

数据融合matlab代码基于LRANSAC的激光雷达和相机校准器 这是论文“用于融合相机和LiDAR数据的像素和3-D点对齐方法”的实现 @article{xie2018pixels, title={Pixels and 3-D Points Alignment Method for the Fusion of Camera and LiDAR Data}, author={Xie, Shichao and Yang, Diange and Jiang, Kun and Zhong, Yuanxin}, journal={IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement}, volume={68}, number={10}, pages={3661--3676}, year={2018}, publisher={IEEE} } 本文的原始代码包含在/ref ，而我仍在尝试将代码移植到C ++中。 转换的大部分工作已经完成，但是，MATLAB中的相机校准工具箱仍然需要移植。

数据融合matlab代码的MATLAB 该存储库用于脑电图研究。 “数据融合”文件包含用于SSVEP频道选择的代码。 “内存”文件包含用于内存研究的代码。 “ mycsp”和“ RCSPCodes1”包含CSP算法的代码。

Handbook of multisensor data fusion : theory and practice / editors, Martin E. Liggins, David L. Hall, James Llinas. -- 2nd ed. p. cm. -- (Electrical engineering and applied signal processing series ; no. 22) Includes bibliographical references and index. ISBN 978-1-4200-5308-1 (hbk. : alk. paper) 1. Multisensor data fusion--Handbooks, manuals, etc. I. Hall, David L. (David Lee), 1946- II. Liggins, Martin E. III. Hall, David L. IV. Llinas, James. V. Title. VI. Series.

传统的数据融合算法要求获得比较精确的对象数学模型，对于复杂的难于建立模型的场合无法适用。为解决上述问题，提出了一种基于BP神经网络算法的多传感器数据融合方法，对对象的先验要求不高，具有较强的自适应能力。仿真结果表明，采用BP神经网络对传感器数据进行融合处理大大提高了传感器的稳定性及其精度，效果良好。

数据融合matlab代码Term2-项目1：扩展卡尔曼滤波器 阿杰·派迪（Ajay Paidi） 客观的 该项目的目的是实现扩展卡尔曼滤波器，该滤波器可以融合雷达和激光雷达数据中的传感器数据并执行对象跟踪。 档案结构 ReadMe.md ：此文件 main.cpp ：循环输入文件度量并调用融合扩展卡尔曼滤波器以获取预测输出的主要可执行程序。 该文件由Udacity提供并按原样使用。 FusionEKF.h和FusionEKF.cpp ：包含融合扩展卡尔曼滤波器的实现。 它首先设置激光雷达和雷达初始化矩阵，然后根据传感器类型调用卡尔曼滤波器。 kalman_filter.h和kalman_filter.cpp ：包含预测和度量更新步骤的实现。 的Tools.h和tools.cpp：实用工具类来计算RMSE和雅可比。 描述 卡尔曼滤波器 简单的卡尔曼滤波器通常用于通过使用来自传感器的测量值连续更新状态预测来跟踪对象（位置和速度）。 以下是一个简单的伪代码，说明了这一点 #Initialize state x = [p, v] #state contains postion and velo

转自CCF：https://dl.ccf.org.cn/lecture/lectureDetail?id=4663480272078848。 张勇，剑桥大学博士后。 摘要：健康医疗大数据是健康医疗活动的产物，同时也是进行健康医疗业务优化和辅助决策的基础。健康医疗大数据分散在多个主体管理的多个系统中，所以在应用健康医疗大数据的时候往往需要先进行数据釉合。然而由于生成数据的系统所采用的标准或规范不同，不同来源的数据之间经常存在数据不一致的情况，同时由于应用水平等问题，数据的质量也存在较大问题。数据不一 致和数据质量等问题大大阻碍了数据融合的效率和效果。知识图谱作为作为一种灵活的数据模型，通过一张图来集成所有相关的数据，同时利用对齐等技术来解决数据中存在的问题。本报告将从健康医疗大数据融合的数据模型、过程、工具和应用的角度来介绍如何应用知识图谱来进行健康医疗大数据融合。我们把健康医疗知识图谱分为概念图谱和实例图谱，定义了各 自的数据模型，然后分别介绍了各自的建立过程，以及两者之间如何建立关联。我们提出了“ 医在回路 ”的概念，对医生在构建健康领域知识图谱中的角色和职责进行了定义。基于这些数据模型，我们研发了健康知识图谱构建工具 HKGB 。该工具是一个易于扩展的、跨语言的、智能的知识图谱构建平台。基于该平台，我们构建了面向心血管疾病的知识图谱。最后本报告介绍了健康医疗知识图谱的应用情况。

【数据融合】基于AIS和雷达的多传感器航迹融合matlab源码.md

“自动泊车、公路巡航控制和自动紧急制动等自动驾驶汽车功能在很大程度上是依靠传感器来实现的。重要的不仅仅是传感器的数量或种类，它们的使用方式也同样重要。目前，大多数路面上行驶车辆内的ADAS都是独立工作的，这意味着它们彼此之间几乎不交换信息。只有把多个传感器信息融合起来，才是实现自动驾驶的关键。”现在路面上的很多汽车，甚至是展厅内的很多新车，内部都配备有基于摄像头、雷达、超声波或LIDAR等不同传感器的先进驾驶员辅助系统（ADAS）。这些系统的数量将会随着新法案的通过而不断增加，例如在美国，就有强制要求安装后视摄像头的法案。此外，诸如车险打折优惠和美国公路交通安全管理局（NHTSA）、欧洲新车安