提出了一种基于可见光发光二极管（LED）与摄像头成像通信的室内精确定位方法，旨在实现高精度、低成本、应用范围广泛、不易受干扰的室内定位。该方法利用摄像头接收加载在LED光上的身份识别信息（ID）获得LED的绝对位置信息，进一步从摄像头拍摄的图像中获取摄像头与LED的相对位置信息，结合接收端上的姿态传感器（电子罗盘）数据，便可计算得到摄像头的精确位置，实现定位功能。采用该方法进行了高精度室内定位实验测试，测试结果表明，该方法的定位精度可以达到厘米量级，且可以仅通过软件就将接收端布设在目前大多数智能终端上。

SERVO GUIDE 调试资料 为了提高伺服系统的执行性能和CNC 进给率控制伺服调整是必要的. 伺服调整由下列项目组成. (伺服系统响应) - 增益和 HRV 滤波器调整 这个调整提高了伺服控制总体的执行性能. 增益调整是最重要的项目. - 前馈调整 调整前馈将路径误差减小为0. 它是高速高精度机床必不可少的功能. (CNC 进给率控制) - 通过加速度调整进给速度控制 - 通过速度差调整进给速度控制 - 通过加加速度调整进给速度控制 以上调整实现高速控制和指令路径的平滑控制

图像分割提取特征matlab代码结节X 论文“使用CT扫描预测肺结节恶性程度的高精度模型”的辅助代码。 指示 克隆或下载此存储库后，将（）中的文件提取到data目录中。 这里包含的许多脚本都有几个可用的命令行选项。 使用--help选项运行脚本以查看用法列表。 要求 Python2.7， pip 提供了一个需求文件NoduleX_python_requirements.txt ，其中列出了所需的Python软件包。 您可以使用以下方法安装它们： pip install -r NoduleX_python_requirements.txt 建议设置虚拟环境。 QIF特征提取需要使用Octave（测试版为4.2.0）或MATLAB（对帮助程序脚本进行了一些修改，请参见QIF_extraction / README.md）。 假定为POSIX兼容系统（Linux，Mac OS或Windows下Linux Shell）； 给出的许多脚本都是用Bash shell语法编写的。 针对验证数据运行CNN模型 使用脚本keras_CNN/keras_evaluate.py提供正确的模型keras_CN

ALaDyn （以La Ser和带电粒子的Dyn AMICS甲cceleration）是ALaDyn首先描述一个PIC码：由C.贝尼戴提等人，IEEE上发表的交易上等离子体科学高精度PIC码的麦克斯韦-弗拉索夫方程。 ，第36页，第179页，第1页，第179页，第179页（2008年），然后再次在更新的电荷保留高阶PIC方案中，由P. Londrillo等人发表于Nu​​cl。 仪器方法A， 620 1，28-35（2010）。 PWFA模块已在P.Londrillo等人（在Nucl.Chem.Soc。，2006年，第2期）上的准非线性状态下的束驱动PWFA的数值研究中进行了介绍。 仪器方法A， 740 （2014）。 迄今为止，该代码的主要用法已在模拟中进行： 大号亚设W¯¯AKE˚Field甲cceleration（LWFA激光驱动）， P lasmaW¯¯AKE˚Field甲c

用MSP430捕获模块测频，8KHz内精度为0.1Hz。

本文首先介绍了空间谱估计理论；其次，研究了DOA估计算法及MATLAB仿真，包括MUSIC算法及仿真，ESPRIT算法及仿真；然后，在以上基础上针对均匀圆形阵列天线进行二维DOA估计算法及仿真，包括了波束空间转换，UCA-RB-MUSIC算发，UCA-ROOT-MUSIC算法，UCA-ESPRIT算法，并对这些算法进行了仿真及对比分析；最后，提出了室内蓝牙高精度定位系统方案，该方案采用蓝牙低功耗4.0通信协议，均匀圆形阵列天线，使用波达方向（DOA）估计的信号处理方法，以确定目标对象的相对方向，使用功率追踪算法解决多径传播情况下的DOA估计，使用约束信息、中央基准天线阵元进一步提高定位精度。

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