激光大气传输会发生波前畸变，为了探测波前，采用哈特曼夏克(H-S)传感器来获取波前信息，采用算法对成像光斑进行质心定位，进而可以达到波前检测的目的。通过质心法对哈特曼夏克波前传感器得到的光斑图像进行处理，进而确定出其质心的位置和算法所需的时间。采用改进的象限法，通过检测光斑的边缘位置，进而确定出一个能将光斑圈住的矩形的大小和位置。根据几何学关系，针对不同位置的光斑采用不同的方法确定质心，进而可以得到质心的位置。通过与质心法对比仿真，结果显示两种算法的质心位置坐标很接近，算法的速度也很接近。

对矩因子xpyq做差分变换为函数F1(),将图像函数f(x,y)做累进求和变换为函数F2()1用F1()和F2() 相乘求取质心1由于0阶和1阶矩因子中的p,q不大于1,经差分后的F1()除右端点外,其值都为1,乘1的运算当 然可以不做,从而消去了乘法运算1对任意大小和任意级别的灰度图像,乘除法运算次数仅为3次,而加法运算次数 也有降低1文中算法计算结果精确,其运算效率高于已有其他算法1

针对传统的双足机器人在摆动相机械能起伏较大,其能耗远高于人类的步行模式的问题,提出了一种基于虚拟支点倒立摆被动特性的双足机器人步态规划方法,在保证摆动阶段机械能近似守恒的前提下,同时保证压力中心点能够从脚跟移动到前脚掌,与人类步行的地面反力特性接近;为解决倒立摆微分方程没有初等解的问题,提出用线性倒立摆方程估算摆动角度。数值仿真结果表明,该方法在与人接近的步行参数下获得的运动模式其效率远高于传统方法。

在无线传感器网络中，确定传感器节点的位置至关重要。通过对传统的质心定位算法进行分析，考虑到接收信号强度直接影响到未知节点的定位精度，提出了一种基于RSSI的改进的质心定位算法。该算法将每个未知节点的通信区域划分为6个部分，通过比较RSSI，找到对未知节点更为精确的估计区域，从而对未知节点作出更为精确的位置估计。仿真结果表明，相比于原始的质心定位算法，改进后的质心定位算法大大提高了无线传感器网络节点的定位精度。

matlab开发-质心格兰InterpolatingPolyminals和LebesgueConstant。计算拉格朗日插值多项式和勒贝格函数/常数。

使用OpenCV和C++开发了一个手势识别模块。检测手的质心以跟踪和识别手势。将模块与计算机连接，形成基本任务。

一个可以很好实现质心提取的matlab算法

提出了一种基于RSSI的加权质心定位算法,即将RSSI方法和质心定位算法相结合,用信标节点对未知节点不同的RSSI值来确定加权因子,以提高质心算法的定位精度。加权质心定位算法计算简单,只需较少的通信开销和较低的实现复杂度,这在能量有限的网络节点中是非常重要的。

一种改进的加权质心定位算法，杨路，刘慧珍，无线传感网络定位算法中，节点在测量距离时受到外部环境干扰导致RSSI值大幅度波动，影响定位精度。通过对阴影模型的研究发现，节��

基于RSSI的加权质心定位算法的实现 加权质心定位算法