Matlab制作模糊的图像清晰：分别实现：1。对模糊车牌图像进行清晰处理； 2。对高斯模糊图像进行高斯平滑滤波处理； 3。对椒盐噪声图像进行中值滤波处理； 4。对雾化图像进行直方图均衡化处理； 5。对模糊图像进行垂直拉伸与灰度拉伸处理； 6。对运动模糊图像进行维纳滤波处理；

卡尔曼·克劳迪代码 matlab 用于本地化的卡尔曼滤波器 描述 这是一个小型机器人项目，用于演示用于车辆定位的卡尔曼滤波器。 在这里，定位仅限于一个维度：机器人驶向墙壁并试图测量到它的距离。 用卡尔曼滤波器过滤超声波传感器的噪声信号以获得距离估计。 可以在数学上证明这种估计最小化了预期的平方误差（和其他有趣的特性）。 图 1：用于距离测量的机器人。 图 2：距离测量值和卡尔曼滤波器获得的平滑信号。 内容 KalmanFilter.ino ：机器人的 Arduino 代码。 控制电机并发送距离测量值。 KalmanFilter.m : Matlab 代码，用于触发机器人程序的启动，获取传感器测量值并计算卡尔曼滤波器结果。

利用c++编写的平滑滤波函数，函数可以快速实现平滑滤波。通过控制滤波窗口大小，来改变滤波效果

卡尔曼·克劳迪代码 matlab 空中机器人 该存储库包含作为马里兰大学CMSC828T：空中机器人的规划、感知和控制课程的一部分完成的项目的代码库。 MATLAB是用于所有实现的语言。 螺旋和菱形轨迹的轨迹规划 P1 中的文件夹 P1Ph2 涉及生成菱形和螺旋轨迹的代码以及实现它的调谐控制器。 钻石轨迹 螺旋轨迹 通过已知环境进行轨迹规划和控制 模拟无人机在已知环境中从一个点到另一个点同时避开障碍物的代码位于文件夹 P1 的文件夹 P1Ph3 中。 该文件夹本质上具有 3D 中 Dijkstra 算法的实现，一种路径细化算法，用于从 Dijkstra 的输出中过滤点以拟合平滑多项式，以及一种通用算法，用于通过细化路径点拟合五阶和七阶多项式。 SLAM 在这些 April 标签之上，使用 April 标签实现了 SLAM，以获得良好的特征和标准轨迹，如直线和正方形。 代码位于文件夹 P2 中。 使用因子图执行捆绑调整和平滑。 因子图是使用 GTSAM 工具箱创建的。 这个工具箱本质上是代码正常工作的依赖。 工具箱可以从 下载。 EKF 文件夹 ekf 试图实现扩展卡尔曼滤波器来融合 I

共享一个实用的一维信号平滑滤波方法五点三次平滑滤波-x.dat test.jpg 各种循环次数下的结果图 clear all close all clc V1 = rand*700 200; subplot 231; plot; ylim; grid; y=mean5_3; subplot 232; plot; ylim; grid; y=mean5_3; subplot 233; plot; ylim; grid; y=mean5_3; subplot 234; plot; ylim; grid; y=mean5_3; subplot 235; plot; ylim; grid; y=mean5_3; subplot 236; plot; ylim; grid; %------------------------------------------------------------ function y = mean5_3 % x为被处理的数据 % m 为循环次数 n=length;   a=x;   for k=1: m      b = 4* a) -6*a -a) /70;      b = a) 27*a 12*a -8*a) /35;      for j=3:n-2        b = a) 12* a) 17*a) /35;      end      b = a) 27*a 12*a -8*a) /35;      b = 4* a) -6*a -a) /70;      a=b;   end   y =a;

共享一个实用的一维信号平滑滤波方法五点三次平滑滤波-figure_plot.m test.jpg 各种循环次数下的结果图 clear all close all clc V1 = rand*700 200; subplot 231; plot; ylim; grid; y=mean5_3; subplot 232; plot; ylim; grid; y=mean5_3; subplot 233; plot; ylim; grid; y=mean5_3; subplot 234; plot; ylim; grid; y=mean5_3; subplot 235; plot; ylim; grid; y=mean5_3; subplot 236; plot; ylim; grid; %------------------------------------------------------------ function y = mean5_3 % x为被处理的数据 % m 为循环次数 n=length;   a=x;   for k=1: m      b = 4* a) -6*a -a) /70;      b = a) 27*a 12*a -8*a) /35;      for j=3:n-2        b = a) 12* a) 17*a) /35;      end      b = a) 27*a 12*a -8*a) /35;      b = 4* a) -6*a -a) /70;      a=b;   end   y =a;

使用了均值滤波、中值滤波以及KNN邻域滤波的方法。制作了GUI界面，模板大小和可以进行调整。

设计的圆形平滑滤波器，避免矩形滤波器造成的边缘效应。 测试，OK。

五点三次平滑滤波程序，可以滤掉波形的坏点，使波形平滑！

卡尔曼·克劳迪代码 matlab KinectV2-卡尔曼 使用 MATLAB 在 Kinect V2 骨架跟踪数据上实现线性卡尔曼滤波器。 描述 使用简单的线性卡尔曼滤波消除 Kinect 骨架跟踪算法中的噪声。 在 MATLAB R2018a 和适用于 Windows 的 Microsoft Kinect V2 上进行测试。 指示 只需运行 color_kalman_kinectv2.m 或 depth_kalman_kinectv2.m 文件即可对 Kinect V2 进行卡尔曼滤波。 pointcloud.m 只是一种使用 Kinect V2 传感器在 MATLAB 中计算点云的方法。 请记住，当启用骨架跟踪时，Kinect V2 在 MATLAB 中非常慢。 要求 所有要求的完整列表 代码示例 颜色 Kalman 和 Kinect Joint Tracking 的示例，其中红色圆圈代表 kalman Joint Tracking，绿色圆圈代表 kinect 的关节值： 深度 与颜色示例相同 地块 将 kinect 的值与卡尔曼估计值进行比较的图。