插件支持jmeter像loadrunner一样自定义参数化取值方法，与loadrunner一样支持，Sequential、Unique和Random；支持Each Iteration和Once；插件来着github； Jmeter 版本 5.2.1 或更高版本 Java 8 或更高版本

Extended Kalman Filter for robot localization, mapping, SLAM. Matlab 仿真机器人应用扩展卡尔曼滤波器localization, ma

SAP Extended Warehouse Management Customizing

matlab爱心源代码扩展卡尔曼滤波器项目启动代码 自动驾驶汽车工程师纳米学位课程 在本项目中，您将利用卡尔曼滤波器通过嘈杂的激光雷达和雷达测量来估计感兴趣的移动物体的状态。 通过项目需要获得低于项目标准中列出的容差的 RMSE 值。 本项目涉及可下载的Term 2 Simulator 此存储库包含两个文件，可用于为 Linux 或 Mac 系统设置和安装。 对于 Windows，您可以使用 Docker、VMware，甚至可以安装 uWebSocketIO。 请参阅 EKF 项目课程中教室中的 uWebSocketIO 入门指南页面，了解所需的版本和安装脚本。 uWebSocketIO 安装完成后，可以通过从项目顶级目录执行以下操作来构建和运行主程序。 mkdir 构建 光盘构建 .. 制作 ./扩展KF 可以在此项目的课堂课程中找到设置环境的提示。 注意完成项目需要编写的程序有src/FusionEKF.cpp、src/FusionEKF.h、kalman_filter.cpp、kalman_filter.h、tools.cpp、tools.h 程序main.cpp已经填写好了，可

人脸检测训练好的分类器文件haarcascade_frontalcatface_extended.xml，配合opencv进行人脸检测，

包含两个功能。 one 函数计算两个多项式 a(x) 和 b(x) 在 GF(2^m) 上的最大公约数 (gcd)。 另一个函数执行扩展的欧几里德算法，其中除了 a(x) 和 b(x) 的 gcd 之外，还计算了两个多项式 u(x) 和 v(x)，使得 gcd = u(x)a(x) + v(x)b(x)。

【jenkins】Extended Choice Parameter参数选择插件，方便自动化控制流程使用，根据预选的参数选择对应的自动化流程。

数据融合matlab代码扩展卡尔曼滤波器项目 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 概述 该项目利用卡尔曼滤波器通过激光雷达和雷达测量来估计感兴趣的运动物体的状态。 为此，我使用了卡尔曼滤波器，激光雷达测量和雷达测量来跟踪自行车在车辆周围的位置和速度。 该项目的目标是获得低于所需公差的RMSE值。 项目目标 该项目的目标/步骤如下： 建立一个卡尔曼滤波器（KF）以使用激光雷达测量进行跟踪 建立扩展的卡尔曼滤波器（EKF）以使用雷达测量进行跟踪 针对模拟器中的Dataset-1的测试算法 输出坐标px，py，vx和vy RMSE应小于或等于值[.11，.11、0.52、0.52] 项目文件 该存储库包含以下文件： ./Docs/-支持文档 ./data/obj_pose-laser-radar-synthetic-input.txt-包含来自两个传感器的测量值的文本文件 ./ide_profiles-编辑器配置文件 ./src/Eigen-特征库 ./src/CMakeLists.txt-代码编译 ./src/main.cpp-与Term 2 Simulator通信，接收数据测量结果，调用一个

鉴于在高速条件下改进的超扭曲算法存在较高的稳态误差这一难题提出了一种扩展状态的超扭曲滑模控制方案，以实现高精度的快速收敛。 首先建立了超扭曲算法的扩展状态模型，该扩展状态变量可以增强STA的操纵和调节能力，从而可以有效地减小甚至减小滑动变量的稳态误差。消失了。 这样，可以大大提高收敛精度和鲁棒性。 然后通过Lyapunov方法证明了扩展状态超扭曲算法（ESSTA）是渐近稳定的，并通过位置仿真实验验证了其性能。 在直流伺服系统上跟踪。

Neural Network with Extended Kalman Filter