提出了一种结构简单新颖的高性能曲率补偿带隙电压基准源。电路设计中没有采用典型结构中的差分放大器，而是采用负反馈技术实现电压箝位，简化了电路结构；输出部分采用调节型共源共栅结构，保证了高的电源抑制比。整个电路采用SMIC0.18μm标准CMOS工艺实现，并用HSPICE进行仿真，结果表明所设计的电路在-45℃～125℃范围内的温度系数为12.9×10-6/℃，频率为10Hz时的电源抑制比为67.2dB。该结构可应用于高速模数转换器的设计中。

这些曲率滤波器是由 Yuanhao Gong 在博士期间开发的。MC过滤器和TV过滤器与论文中描述的完全相同。但 GC 过滤器稍作修改 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

为了实现有效奇异值的自动选择,提出了奇异值曲率谱方法。首先分析了Hankel矩阵方式下理想信号和噪声信号的奇异值特点,发现理想信号的奇异值曲线存在一个很大的转折点,噪声信号的奇异值曲线则很平坦。然后提出了奇异值曲率谱的概念,并利用它来描述含噪信号奇异值曲线的转折点情况,分析了曲率谱计算时需注意的问题。研究结果表明,根据曲率谱的最大峰值位置可以确定有效奇异值个数:如果奇异值曲线在曲率谱最大峰值的位置坐标k处是凸出的,则有效奇异值的个数为k;如果奇异值曲线在k处是凹进的,则有效奇异值的个数为k-1。利用此方法

matlab精度检验代码角膜地形图：从普拉西多环图像构造曲率形貌 此实现使用了JuliánEspinosa，David Mas，JorgePérez和AnaBelénRoig发表的论文“商业视频角膜描记器的开放式操作算法和角膜采样的改进”中的许多概念。 这是运行代码的步骤。 运行Calibration.m ：这可以使表面穿过校准球的数据点，并将其存储在变量sf 。 此步骤可能需要一分钟以上的时间才能运行。 运行main.m ：它使用上面步骤中的变量sf data文件夹包含12个校准图像，即calib-1.png ， calib-2.png ，....， calib-12.png 。 这些是半径为8mm，8.5mm，9mm，...，13.5mm球体的模拟普拉西多环图像。 这些用于构造标准表面，该标准表面将用于估计每个新图像的曲率。 data文件夹还包含test-1.png ，这是一个细长的ellpise，用于测试结果的准确性。 随意逐行调试代码，以更好地了解每个步骤中发生的事情。 为了运行此代码，您将需要MATLAB文件交换中的以下文件。 我们感谢以下作者公开分享他们的工作。 极地扫描算

实现的算法基于最大主曲率。这里提取视网膜图像的绿色切片以分割血管。然后在高斯滤波图像的每个像素中获得最大主曲率。经过一些对比度增强后，使用以下方法获得最终分割图像ISO 数据阈值。 该算法使用驱动器数据库中的图像进行验证。 (准确度> 0.94)

此代码可用于查找图像中界面轮廓的曲率。 我们使用基于梯度下降的迭代方案来估计局部数据点的最佳拟合圆并找到相应的曲率向量。 与文献中可用的一些方法相比，这里使用的方法导致更平滑的变化曲率场。

求散乱点中特定点的高斯曲率和平均曲率，使用点最近的五个点计算

随机平均曲率运动在计算机视觉随机主动轮廓.doc

提出了一种利用简单结构实现高阶指数曲率补偿和高电源电压抑制比的带隙基准电压源。利用正温度系数的反向饱和电流IS和双极型晶体管正向导通时的电流增益β以及Trimming修条电阻实现温度补偿，同时采用Wilson电流镜和电压负反馈技术来提高PSRR。仿真结果表明，该基准电压源达到了6.9 ppm/℃的温度系数，低频时PSRR最高达92 dB和39.3 ppm/V的线性调整率。

两点算法求智能车赛道曲率.docx