以机载LiDAR激光点云数据与高分辨率航空影像为数据源,针对铁路沿线建(构)筑物空间分布特征,提出一种基于机载LiDAR数据法向量分析和曲率计算的建(构)筑物顶面点云区域增长分割算法。创建建(构)筑物顶面轮廓线提取、规则化和再调整的技术方法,实现铁路附属建(构)筑物的三维重建,并在建(构)筑物顶面点云面片分割的基础上,建立铁路附属建(构)筑物三维建模的技术流程。为铁路勘测设计、线路改造、资产清查、应急抢险指挥决策、数字三维铁路建设等提供可靠的技术支持和服务保障。

matlab均方误差的代码 PML 近似轮廓最大似然估计。 该软件包在中实现了算法。 注意：当前版本的代码为Python中单一分布的功能（如熵和支持集大小）实现了近似PML。 多维PML的代码（用于多种分布的功能，如L1距离）将在2020年7月底发布，Julia和Matlab的实现也将在此之前发布。 剖析最大似然概览 假设我们有n具有经验分布（直方图）的样本p̂=(̂p[1], ̂p[2], ...) 。 重新标记σ̂p = (p̂[σ[1]], p̂[σ[2]], ...)根据置换σ置换p̂的分量。 轮廓最大似然（PML）分布pᴾᴹᴸ使观察到经验分布p̂任何重新标记的可能性最大化。 计算PML分布等效于解决以下优化问题： 其中和在分布p的支持集的所有置换σ上，

针对直线电机平台轮廓运动精确控制的难题,提出一种基于局部任务坐标系(LTCF)的自适应鲁棒控制(ARC)方法。通过坐标变换阵T将所建立的动力学模型变换到LTCF中,实现在笛卡尔坐标系下跟踪误差的解耦。利用自适应鲁棒控制器对建模误差的实时补偿,使系统快速稳定并保持较好的系统鲁棒性。将所设计控制方法与基于交叉耦合(CCC)的自适应鲁棒轮廓运动控制方法进行对比仿真实验,结果表明,所提控制方法具有更好的轮廓控制性能。

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Matlab Hill代码 介绍 轮廓法 用于测量残余应力的轮廓法是一种经济高效的耐用技术，已经引起了学术界和业界的广泛关注。 它是由迈克尔·普里姆（Michael Prime）在洛斯阿拉莫斯（Los Alamos）最初开发的，在美国和英国都取得了巨大的发展。 有关轮廓法的更多信息： Michael Prime的网站包含广泛的背景和文献概述： 希尔工程 StressMap，英国开放大学的轮廓方法测量的英国提供商 VEQTER，在各种残余应力测量技术方面的专业知识 分析代码 最近发现，对于轮廓法而言，MATLAB中可用的可视化工具并不是最可靠的工具。 例如，使用激光轮廓仪开发的大型数据集通常可以超过最新版本的MATLAB的图形功能。 从MATLAB进行轮廓方法分析的原因很多： 内置库的专有性，外部库的成本和许可问题。 在托管桌面上处理路径依赖性方面存在困难。 尽管可以在未安装MATLAB的计算机上运行“已编译”的MATLAB代码，但这依赖于目标计算机上具有相同的MATLAB组件运行时安装，这是专有的并且非常大（250 Mb +）。 MATLAB内置的文本文件解析功能减少，这使得处理FE代

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