机载LiDAR点云滤波-SMRF简单形态学滤波（MATLAB代码）

高斯牛顿继承法matlab代码解决PnP，PnPf和PnPfr问题的多功能方法 :copyright:2020 NEC公司 该存储库是ECCV2016论文“解决PnP，PnPf和PnPfr问题的通用方法”的官方MATLAB实现。 代码中使用的Gröbner基求解器由V. Larsson的多项式求解器自动生成器生成。 执照 该软件是根据NEC公司许可发布的。 使用代码之前，请参阅。 如果使用此代码，请引用本文。 @inproceedings { nakano2016versatile , title = { A versatile approach for solving PnP, PnPf, and PnPfr problems } , author = { Nakano, Gaku } , booktitle = { European Conference on Computer Vision } , pages = { 338--352 } , year = { 2016 } , organization = { Springer } } 对于商业用途，请联系中野学院（Gaku Nakano）。 用法

高斯牛顿继承法matlab代码用于多摄像机和IMU校准的最小解算器 给定一个由三个带有相应IMU的摄像机组成的可移动装备，请使用IMU数据查找摄像机的位置和方向。 我们假设存在从摄像机到IMU的已知刚性转换。 这将基于Isaac Skog等人的先前工作。 [1]和HåkanCarlsson等。 [2]。 在[2]中，校准是使用坐标下降法结合经典的非线性最小二乘法进行的。 这些方法可能并不总是收敛或收敛缓慢。 在这个项目中，我们将研究是否可以通过使用动作矩阵方法（例如，参见Viktor Larsson的论文简介中的第7节）使解决方案更健壮和/或更快速。 通过这种方法，该问题可以转化为特征分解问题，对于该问题，存在快速的数值稳定求解器。 此外，此方法是不需要初始化的全局优化方法。 入门 所有代码都是用MATLAB编写的，可以在matlab文件夹中找到。 在该文件夹中， solveImuArray.m是作用矩阵求解器，将与solveImuArrayMl.m高斯-牛顿求解器solveImuArrayMl.m 。 可在tests文件夹中找到用于测试两个求解器的数值以解决各种噪声的脚本 初步结果

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高斯牛顿继承法matlab代码计算机图形学–质量弹簧系统 背景 阅读《计算机图形学基础知识》（第4版）的第16.5章。 读 质量弹簧系统 在此作业中，我们将考虑对可变形形状进行动画处理。 我们通过将形状视为和的网络来对形状的物理行为进行建模。 我们可以将形状视为每个顶点是一个点质量，每个边缘是一个弹簧的形状。 给定初始条件（每个点的起始位置和起始速度，如果有的话），我们将按照物理定律创建动画。 在现实世界中，物理学是确定性的：如果我们知道当前状态，就可以确定下一个状态是什么（至少在我们正在考虑的范围内）。 对于我们的物理模拟也是如此。 我们开始的定律是牛顿第二定律，该定律规定作用在物体上的力$ \ f∈\R³$必须等于其质量$ m $乘以其加速度$ \a∈\R³$： $$ \ f = m \ a。 $$ 注意$ \ f $和$ \ a $是向量，每个向量都有一个大小和一个方向。 我们将通过要求该方程对于我们网络中的每个点质量为真来构建我们的计算仿真。 作用在第i个点质量上的力$ \ f_i $只是来自任何入射弹簧边缘$ ij $和任何外力（例如重力）的力之和。 物理对象，我们说它们的势

MATLAB代码：基于概率距离的场景快速削减法的风光场景生成与削减方法 关键词：风光场景生成 场景削减 概率距离削减法 蒙特卡洛法 参考文档：《含风光水的虚拟电厂与配电公司协调调度模型》完全复现场景削减部分 仿真平台：MATLAB平台 优势：代码具有一定的深度和创新性，注释清晰，非烂大街的代码，非常精品 主要内容：代码主要做的是风电、光伏以及电价场景不确定性模拟，首先由一组确定性的方案，通过蒙特卡洛算法，生成50种光伏场景，为了避免大规模光伏场景造成的计算困难问题，采用基于概率距离快速削减算法的场景削减法，将场景削减至5个，运行后直接给出削减后的场景以及生成的场景，并给出相应的概率，可移植以及可应用性非常强

该代码原作者为中岛上智教授,企研数据(r.qiyandata.com)增加了作图的时间标签,添加了三维脉冲响应图形的作图功能,并增加了sa2参数的统计信息。如您在论文中引用,请按如下格式:Nakajima,J.(2011) "Time-varying parameter VAR model with stochastic volatility: An overview of methodology and empirical applications" Monetary and Economic Studies, 29, 107-142. 严禁私自将本代码用于商业目的！违者必究！

计算机网络课上做的仿真小实验，注释详细，代码跑通没问题

通过研究在Schapire的大作中提到了一个Toy Game的例子，这里给出了一个类似的Matlab代码，非常适合初学者学习。在AdaBoost中，每个样本都被赋予一个权重。如果某个样本没有被正确分类，它的权重就会被提高， 反之则降低。这样， AdaBoost方法将注意力更多 地放在“难分”的样本上。那怎么合并若分类器成为一个强分类器？强分类器表示为若干弱分类器的线性加权和形式， 准确率越高的弱学习机权重越高。

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