IMX385驱动代码，有需要的可以下载，谢谢

由于全球水污染日益增加，因此随着物联网（IoT）环境中无线传感器网络（WSN）技术的发展，水质监控的实施变得有效而高效。 水质监测是通过实时数据采集，传输和处理进行远程监测。 本文提出了一种可重新配置的传感器接口设备，用于通过物联网环境监测水质系统，以开发智能水质监测系统（SWQM）。 我们正在使用现场可编程阵列（FPGA）设计板，传感器，基于Zigbee的无线通信模块和个人计算机。 FPGA开发板是开发系统的核心组件，它使用Quartus – II软件和Q sys工具通过VHDL（超高速集成电路硬件描述语言）进行编程，并使用C语言进行编程。 我们正在从多个不同的传感器节点高速并行地实时考虑水数据的六个参数，例如水的pH值，水位，浊度，湿度，水表面的二氧化碳（CO2）和水温。

OV2710的详细规格数，寄存器设定，以及原厂调好的大厂出货的SENSOR设定，VGA,720,1080

bsec_bme680_linux：使用Linux上的BSEC库读取BME680传感器（例如Raspberry Pi）

温度传感器节点红色演示 使用温度传感器和 Node Red 的演示项目

行人跟踪使用LiDAR传感器 客观的 利用来自LIDAR测量的传感器数据进行卡尔曼滤波器的行人跟踪。 状态预测 x'= Fx +ν方程为我们进行了这些预测计算。 过程噪声是指预测步骤中的不确定性。 我们假设物体以恒定的速度行进，但实际上，物体可能会加速或减速。 ν〜N（0，Q）符号将过程噪声定义为均值为零且协方差为Q的高斯分布。 当我们在一秒钟后预测位置时，不确定性就会增加。 P'= FPFT + Q表示不确定性的增加。 因为我们的状态向量仅跟踪位置和速度，所以我们将加速度建模为随机噪声。 Q矩阵包含时间Δt，以说明随着时间的流逝，我们对位置和速度的不确定性越来越大。 因此，随着Δt的增加，我们向状态协方差矩阵P添加更多不确定性。 结合先前推导的2D位置和2D速度方程式，我们得到： 由于加速度是未知的，因此我们可以将其添加到噪声分量中，并且该随机噪声将被解析地表示为上面得出的方程

运动目标检测与跟踪matlab代码SFND RADAR目标生成和检测 在本课程中，我们将详细讨论雷达对自动驾驶汽车产生感知所需要的过程。 从头开始，我们将基于雷达的基本原理进行构建。 我们将介绍信号传播和目标响应生成。 然后，我们将深入研究定位目标实时所需的Range Doppler生成。 我们将在MATLAB中编写代码以生成目标场景，创建FMCW波形，然后使用诸如FFT，CFAR之类的处理技术创建距离多普勒地图（RDM）。 对于项目的第二部分，我们将使用基于MATLAB的Driving Scenario Simulator进行部署，以部署多对象跟踪和聚类并研究结果。 本地运行的依赖项 要完成该项目，您还需要在计算机上下载MATLAB（如果尚未下载）。 首先，您可以按照以下步骤操作： 如果您还没有MathWorks帐户，请创建一个。 在继续执行步骤2之前，请确保验证电子邮件（检查垃圾邮件/垃圾邮件文件夹）。 下载安装程序。 运行安装程序–它会指导您完成适用于您的操作系统的步骤。

图像融合经典外文数据，主要是医学和工业图像，好好学哦

Android加速度传感器图像实时记录,绘制曲线，可以导出数据。

图腾柱PFC 电流检测,