标题中的“基于间接卡尔曼滤波的IMU与GPS融合MATLAB仿真”涉及的是惯性测量单元（IMU）和全球定位系统（GPS）数据融合技术，利用了数学上的间接扩展卡尔曼滤波（Indirect Extended Kalman Filter, IEKF）方法。在现代导航系统中，这种融合技术被广泛应用，以提高定位精度和鲁棒性。 卡尔曼滤波是一种统计滤波算法，用于估算动态系统中随时间变化的未知变量。扩展卡尔曼滤波是卡尔曼滤波的非线性版本，适用于处理非线性系统模型。在间接卡尔曼滤波中，滤波器的更新和预测步骤通常涉及对系统状态和测量的非线性函数进行求导，以得到线性化版本。 在这个项目中，使用MATLAB进行仿真，这是一种强大的数值计算和可视化工具，特别适合进行信号处理和系统建模。MATLAB的Simulink环境可以创建图形化模型，便于设计、仿真和分析复杂的系统，包括IMU和GPS数据融合。 IMU包含加速度计和陀螺仪，能提供物体的线性加速度和角速度信息。然而，由于漂移和噪声，长期使用后IMU的数据会累积误差。相反，GPS可以提供全球范围内的精确位置信息，但可能受到遮挡、多路径效应和信号延迟的影响。通过将两者数据融合，我们可以得到更稳定、准确的位置估计。 IEKF的流程大致如下： 1. **初始化**：设置初始状态估计和协方差矩阵。 2. **预测**：根据IMU模型和上一时刻的状态，预测下一时刻的状态。 3. **线性化**：由于模型非线性，需要对预测状态和测量进行泰勒级数展开，得到线性化模型。 4. **更新**：利用GPS测量，更新状态估计，减小预测误差。 5. **协方差更新**：更新状态估计的不确定性。 在“Indirect_EKF_IMU_GPS-master”这个压缩包中，可能包含了以下文件和内容： - MATLAB源代码：实现IEKF算法和仿真逻辑的.m文件。 - 数据文件：可能包含预生成的IMU和GPS仿真数据，用于测试滤波器性能。 - Simulink模型：图形化的系统模型，显示IMU、GPS和EKF之间的数据流。 - 结果可视化：可能有显示滤波结果的图像或日志文件，如轨迹对比、误差分析等。 通过这个项目，学习者可以深入了解如何在实际应用中结合IMU和GPS数据，以及如何利用MATLAB进行滤波器设计和系统仿真。此外，还能掌握如何处理非线性系统和不确定性，并了解如何评估和优化滤波器性能。对于想要在导航、自动驾驶或无人机等领域工作的工程师来说，这是一个非常有价值的学习资源。

抽烟及打电话行为数据集，适用于深度学习用户抽烟或打电话行为检测。共有5373张图像：打电话数据1227张、吸烟数据2168张、正常数据1978张。

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深度学习+图像分类+水质污染等级分类数据集+水质分类

表名称：“1990-2022地级市专利授权数”。 1.指标： 当年获得的发明数量：表示每个会计年度内获得的发明专利数量。 当年获得的实用新型数量：表示每个会计年度内获得的实用新型专利数量。 当年获得的外观设计数量：表示每个会计年度内获得的外观设计专利数量。 专利授权数：表示每个会计年度内获得的所有类型专利授权的总数。 2.包含的年份：数据集包含了从1990年至2022年的专利授权信息。 3.包含的城市：数据集包含了多个城市的专利授权信息，包括但不限于安徽省的安庆市、蚌埠市、亳州市、巢湖市、池州市、滁州市、阜阳市、合肥市，广东省的潮州市、东莞市、佛山市、广州市、河源市、惠州市、江门市、揭阳市、茂名市、梅州市、清远市、汕头市、汕尾市、韶关市、深圳市、阳江市、云浮市、湛江市、肇庆市、中山市、珠海市等。

城市问题上的词云方法 Scopus提供的一些关于城市问题的简单统计数据 数据来源 本统计以爱思唯尔的摘要和应用数据库作为数据来源，所选文献均是标题，摘要以及关键词中匹配检索关键词的文章，时间范围是2012年（含）以来的文章。 方法 本统计利用Scopus自带的文献检索以及信息输出功能，检索命令分别如下： TITLE-ABS-KEY ( "smart city" ) AND PUBYEAR > 2011 TITLE-ABS-KEY ( "urban resilience" ) AND PUBYEAR > 2011 TITLE-ABS-KEY ( "urban water" ) AND PUBYEAR > 2011 TITLE-ABS-KEY ( "urban" ) OR TITLE-ABS-KEY ( "city" ) AND TITLE-ABS-KEY (

高光谱水质参数反演数据处理及分析研究 本研究报告主要关注三峡库区高光谱水质参数反演数据处理及分析研究。该研究的主要目的是为了建立和优化高光谱遥感反演水质参数的方法和模型，以提高其在三峡库区水质监测中的应用效果和实用性。 知识点1: 高光谱遥感技术应用于水质监测 高光谱遥感技术可以对水体进行遥感监测，从而获取水质参数信息。该技术的应用可以提高水质监测的效率和准确性，且可以实时监测水质的变化。 知识点2: 水质参数反演方法 水质参数反演方法是将高光谱遥感数据转换为水质参数信息的过程。常用的反演方法有最小二乘回归法、人工神经网络法、支持向量机法等。本研究将通过比较不同反演方法的准确性和稳定性，选择最优方法。 知识点3: 高光谱遥感数据预处理 高光谱遥感数据预处理是指对高光谱遥感数据进行 atmospherical correction、radiometric correction、atmospheric transmission correction 等处理，以提高数据的质量和可靠性。 知识点4: 水质参数反演模型 水质参数反演模型是指根据高光谱遥感数据和地面水质监测数据建立的数学模型，以预测水质参数的变化。该模型可以用来预测水质的变化趋势，并为水资源管理和保护提供科学依据。 知识点5: 高光谱遥感在水质监测中的应用优势 高光谱遥感在水质监测中的应用优势包括实时监测、快速检测、非侵入性等。该技术可以快速检测水质的变化，并提供科学依据 для 水资源管理和保护。 知识点6: 三峡库区水质监测的重要性 三峡库区是中国最大的水利工程之一，其水质问题对于生态环境保护和人类健康具有重要影响。因此，三峡库区水质监测的研究具有重要的科学价值和实践意义。 知识点7: 高光谱遥感水质参数反演方法的推广应用价值 高光谱遥感水质参数反演方法在不同地区、不同水体中也具有一定的推广应用价值。该方法可以应用于其他水体的水质监测，提高水资源管理和保护的效率和实用性。 本研究报告主要关注高光谱水质参数反演数据处理及分析研究，以提高高光谱遥感在水质监测中的应用效果和实用性。该研究结果将有助于更深入地理解三峡库区复杂水体的水质变化特征，为实现对三峡库区水资源的科学管理和保护提供依据。

CNN-LSTM-Attention基于卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据分类预测 Matlab语言 程序已调试好，无需更改代码直接替换Excel即可运行 1.多特征输入，LSTM也可以换成GRU、BiLSTM，Matlab版本要在2020B及以上。 2.特点： [1]卷积神经网络 (CNN)：捕捉数据中的局部模式和特征。 [2]长短期记忆网络 (LSTM)：处理数据捕捉长期依赖关系。 [3]注意力机制：为模型提供了对关键信息的聚焦能力，从而提高预测的准确度。 3.直接替换Excel数据即可用，注释清晰，适合新手小白 4.附赠测试数据，输入格式如图3所示，可直接运行 5.仅包含模型代码 6.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法，因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果