武汉大学的试卷，不错的。里面的题目很经典

传统的线激光扫描技术以机器视觉为基础，算法复杂、计算量大，且匹配效率不高；而点激光扫描技术是以激光三角法为基础，算法简洁，但测量慢、点云稀疏。为解决上述问题，提出以激光三角法为基础的线激光扫描技术，根据相机针孔模型以及相机和线激光器的相对位置关系建立物像关系方程，求解场景三维坐标，简化了重建算法。采用以最小二乘法为基础的标定算法，实现了相机与线激光相对位置参数和系统旋转中心偏移参数的标定。同时分析了系统的理论精度，并结合场景重建实验和精度评估实验，对系统的可靠性和精度进行了验证。实验结果表明该系统效率高、精度好；在1000~1700 mm测量范围内该系统的绝对误差小于2.6 mm，精度高于0.25％，满足一般场景重建的要求。

ELK是三个开源软件的缩写，分别表示：Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是开源软件。新增了一个FileBeat，它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent)，Filebeat占用资源少，适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash，官方也推荐此工具。 Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能。它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。

针对一类具有一般形式的严格反馈非线性系统, 提出一种基于预设性能的backstepping 控制器设计方法. 所谓预设性能是指在保证跟踪误差收敛到一个预先设定的任意小的区域的同时, 保证收敛速度及超调量满足预先设定的条件. 首先引入性能函数的概念, 通过误差转化将原始的受限系统转换为等价的非受限系统; 然后基于Lyapunov 理论进行backstepping 控制器的设计, 并进行了稳定性分析; 最后通过仿真实验验证了所提出方法的正确性.

用单片机的软件实现传感器温度误差补偿，是一种简便、有效的方法。它可以大大提高传感器的测量精度，降低测量系统电路的复杂程度，提高可靠性，降低成本。

钢绞线先张法伸长值误差原因简析理工论文.pdf

传统的MRAS系统中的电压模型采用对反电动势直接积分得到转子磁链,由于直流偏差等误差会造成磁链估算不准,尤其在低速时严重影响系统精度。在详细分析误差各组成部分的基础上,提出一种改进型电压模型,通过高通滤波器对直流偏差等进行过滤,并通过补偿装置对相位误差进行补偿。利用Simulink搭建仿真模型进行实验,证明该模型在全速范围内均可获得较好的效果。

修正了yyhapy上传的算法，加入了一个控制精度e，使得积分精度可以控制，使得该算法更加实用。在此感谢yyhapy的源码

维纳预测的最小均方误差为 维纳预测的求解和维纳滤波器的求解方法是一致的。

这个程序的作用是输入三角化和观测点的地图坐标和位姿，输出计算图像平面重投影误差