2024年电赛正赛练习仓库

倾斜摄影技术是一种先进的航空遥感技术，通过使用多镜头无人机或飞行器，从不同角度同时拍摄地面，从而获得丰富的三维地理信息。大疆智图是一款由大疆创新开发的专业级倾斜摄影软件，它集成了数据采集、处理、建模、分析等功能，广泛应用于测绘、城市规划、灾害应急、建筑检测等领域。 大疆智图的核心功能包括： 1. **数据采集**：用户可以利用大疆无人机配合其内置的飞行规划功能，设定航线，自动进行倾斜摄影飞行，确保各个角度的影像覆盖。软件会实时监控飞行状态，并自动调整相机参数以获取最佳图像质量。 2. **影像处理**：大疆智图能自动进行影像匹配、空三解算（即空中三角测量）、影像镶嵌等步骤，生成正射影像图和数字高程模型（DEM）。这一过程利用了高级的计算机视觉算法，如立体匹配和多视图几何原理。 3. **三维建模**：软件能够通过结构化多视图重建技术，将二维影像转换为高精度的三维模型。用户可以选择不同的重建模式，如精细模式适合建筑细节的重建，快速模式则适用于大面积区域的快速建模。 4. **地理信息系统集成**：大疆智图支持与常见的GIS软件兼容，如ArcGIS、QGIS等，可以将生成的数据直接导入到这些平台进行进一步分析和应用。 5. **分析功能**：用户可以通过软件进行体积测量、表面分析、变化检测等。例如，对于建筑工地的土方量计算、灾后损失评估、城市绿化覆盖率分析等，都能提供精准的数据支持。 6. **可视化展示**：大疆智图还提供了直观的三维场景浏览功能，用户可以在Web端或移动端查看和分享三维模型，进行虚拟现实漫游。 7. **学习资源与实践**："CC练习用原始照片"可能是指大疆智图提供的教程素材或练习数据集，帮助用户熟悉软件操作，提升处理和分析技巧。 在Fleurac这个文件名中，可能是一个具体的地点或者项目案例，用户可以利用这些原始照片在大疆智图中进行实际操作，学习如何使用该软件进行倾斜摄影的数据处理和三维建模。这不仅有助于理解软件功能，还能锻炼实际操作能力，提升专业技能。

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在数学建模中，MATLAB是一种非常常用的工具，因为它提供了丰富的数学函数库和直观的编程环境，便于实现各种复杂的算法。以下将详细讲解标题和描述中提到的几个关键算法： 1. **模拟退火算法（Simulated Annealing）**： 模拟退火算法是一种全局优化方法，灵感来源于固体物理中的退火过程。它通过允许解决方案在一定程度上接受比当前解更差的解来避免陷入局部最优，从而有可能找到全局最优解。在MATLAB中，可以自定义能量函数和温度下降策略来实现模拟退火算法。 2. **灰色关联分析（Grey Relational Analysis）**： 灰色关联分析是处理不完全或部分信息数据的一种方法，尤其适用于多因素、非线性问题。在MATLAB中，可以通过计算样本序列之间的灰色关联系数来评估它们之间的相似程度，进而进行数据分析和模式识别。 3. **主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）**： 主成分分析是一种降维技术，用于将高维数据转换为一组低维的正交特征，同时保留原始数据的主要信息。在MATLAB中，可以使用`princomp`函数实现主成分分析，该函数会返回主成分得分和旋转矩阵。 4. **偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression, PLSR）**： 偏最小二乘回归是一种统计学上的回归分析方法，用于处理多重共线性和高维问题。它通过寻找两个向量空间的最佳线性投影，使得因变量与自变量之间的相关性最大化。在MATLAB中，可以使用`plsregress`函数执行偏最小二乘回归。 5. **逐步回归（Stepwise Regression）**： 步骤回归是一种模型选择策略，通过逐步增加或删除自变量来构建最佳预测模型。在MATLAB中，可以使用`stepwiseglm`函数进行前进选择、后退删除或者双向选择等步骤回归方法。 6. **主成分回归（Principal Component Regression, PCR）**： 主成分回归结合了主成分分析和线性回归，先通过PCA降低自变量的维度，然后在新的主成分空间中进行回归分析。这可以减少模型的复杂性并可能提高预测性能。在MATLAB中，可以先用`princomp`做主成分分析，再使用常规的回归函数进行PCR。 至于压缩包中的文件`dyzbhg.m`和`xiaoqu.m`，由于没有具体的文件内容，无法直接解读它们实现了哪种算法。通常，`.m`文件是MATLAB的脚本或函数文件，可能包含了上述算法中的某一种或几种的实现。如果需要进一步了解这些文件的功能，需要查看文件的具体代码。在MATLAB环境中运行这些文件，或者使用`edit dyzbhg`或`edit xiaoqu`命令打开并查看源代码，以获取更详细的信息。

在本篇笔记中，我们将深入探讨如何利用OpenCV3和Qt5进行计算机视觉应用的开发。这涵盖了《OpenCV3和Qt5 计算机视觉应用开发》一书中的第2章和第3章的核心概念及实践练习。OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库，而Qt5则是一个广泛应用的跨平台UI框架，两者结合可以创建出具有视觉效果的用户界面。 我们要理解OpenCV的基础。OpenCV支持图像和视频的读取、处理、分析以及显示。其核心功能包括图像滤波、边缘检测、特征检测、图像分割等。在第2章中，你可能会接触到OpenCV的基本数据结构，如`Mat`类，它用于存储图像数据。此外，还会学习到基本的图像操作，如图像的加载、显示、转换和保存。 在图像处理方面，OpenCV提供了多种滤波器，如高斯滤波、中值滤波和双边滤波，这些在去除噪声或平滑图像时非常有用。边缘检测是图像处理的关键步骤，OpenCV提供了Canny、Sobel和Laplacian等算法来定位图像的边界。特征检测，如Harris角点检测和SIFT/SURF特征，可以帮助识别图像中的显著点，这对于对象识别和图像匹配至关重要。 接下来，我们转向Qt5。Qt5提供了一套丰富的UI组件，可以创建出美观且功能强大的应用程序。在与OpenCV结合使用时，可以利用`QImage`和`QPixmap`类将OpenCV的`Mat`对象转换为Qt可显示的格式。通过`QGraphicsView`和`QGraphicsScene`，我们可以实现图像的动态显示和交互操作。 在第3章的实践中，你可能需要结合OpenCV和Qt5开发一个实时的图像处理应用。这通常涉及到捕获摄像头的视频流，使用OpenCV处理每一帧，然后在Qt的界面上显示结果。这需要掌握如何使用`cv::VideoCapture`类读取视频流，以及如何在Qt的事件循环中同步处理和显示。 此外，你可能还会接触到物体检测和识别的概念，如Haar级联分类器或HOG+SVM方法。这些技术可以用来识别特定的对象，如人脸或车辆，这对于安全监控、自动驾驶等应用至关重要。 你可能会实现一些交互功能，例如拖放图像、设置阈值或选择不同的处理算法。这需要用到Qt的信号和槽机制，以及一些自定义控件。 OpenCV3和Qt5的结合使用不仅能够帮助我们构建视觉效果丰富的应用，还能够实现复杂的图像处理和计算机视觉任务。通过学习和实践，你可以掌握这两个库的精髓，从而在计算机视觉领域开发出更多创新的应用。

Java是一种广泛使用的面向对象的编程语言，以其跨平台、高性能和丰富的类库而著名。"Java练习代码"可能是一个包含了一系列Java编程练习的项目，旨在帮助学习者加深对Java语言的理解，提高编程技能。这个压缩包文件名为"java-master"，暗示这可能是一个Git仓库的主分支，通常包含了一个项目的源代码、测试文件以及相关的项目配置。 在Java学习过程中，常见的知识点包括： 1. **基础语法**：包括变量声明、数据类型（如基本类型、引用类型）、运算符、流程控制（如if语句、switch语句、循环结构）、异常处理等。 2. **类与对象**：这是面向对象编程的核心。理解类的定义、对象的创建、封装、继承和多态性是Java学习的重点。 3. **集合框架**：如ArrayList、LinkedList、HashSet、HashMap等，它们提供了存储和操作对象的方式。理解它们的内部原理和适用场景非常重要。 4. **输入输出流**：Java的I/O流系统用于处理数据的输入和输出，包括文件操作、网络通信等。 5. **多线程**：Java提供了丰富的多线程支持，如Thread类、Runnable接口，以及同步机制（synchronized关键字、Lock接口等）。 6. **接口与抽象类**：接口定义了方法的规范，而抽象类可以包含抽象方法和具体方法。理解它们的区别和使用场景是高级Java编程的基础。 7. **泛型**：泛型提高了代码的类型安全性，避免了强制类型转换，并有助于在编译时发现类型错误。 8. **注解（Annotation）**：注解为代码提供了元数据，可用于编译时或运行时的处理，如Spring框架中的依赖注入。 9. **反射（Reflection）**：允许程序在运行时检查和修改自身的行为，是实现动态代理、元编程的关键。 10. **Swing或JavaFX**：这两个是Java的图形用户界面（GUI）库，用于创建桌面应用程序。 11. **JDBC**：Java数据库连接，用于与各种数据库进行交互，执行SQL语句。 12. **设计模式**：如单例、工厂、观察者等，是解决常见编程问题的成熟方案，也是面试常考内容。 13. **Java标准库**：如Collections、IO、NIO、Concurrent包等，提供了大量实用工具和类。 "java-master"目录下可能包含以下内容： - `src/main/java`：存放Java源代码文件。 - `src/test/java`：存放单元测试代码，可能使用JUnit或TestNG框架。 - `pom.xml`：如果项目使用Maven管理，这是一个项目对象模型配置文件，定义了依赖关系和构建规则。 - `README.md`：项目说明文件，包含项目简介、如何运行、贡献指南等。 - `.gitignore`：指定Git应忽略的文件或目录。 - `.idea/`：如果是IntelliJ IDEA项目，可能包含项目配置文件。 通过实践这些练习代码，学习者可以逐步掌握Java编程，并了解如何组织和管理一个Java项目。同时，查阅相关文档和源码，将有助于深入理解Java语言的特性和实际应用。

2023年电赛小练习，利用stm32f407，hal库开发实现AD9854模块输出以及扫频。信号源在扫频仪、阻抗分析仪中都有应用。前面的实验通过单片机的DAC（ DMA控制）或FPGA的ROM IP核实现了正弦波信号的产生。为了得到频率高、幅度平坦的信号源，现在通过集成的DDS模块AD9854产生任意频率的正弦波信号。

数据库方面文件

1. 技术组成 后台框架：SpringBoot 前端：Android 数据库：MySQL 工具：Maven, Gradle 开发环境：JDK、IDEA、AndroidStudio