为了校正这种误差，我们通常会引入额外的传感器信息。例如，对上图来说，引入GPS定位信息就是一个不错的选择。这时又出现了问题：速度积分和GPS传感器包含有位置信息，那我们究竟该采信哪边的结果呢？如果两边的信息都不想浪费，该怎么把它们进行融合呢？实际上，无论是速度积分得到的位置信息，还是GPS得到的位置信息，都存在一定的误差（GPS也存在定位精度的问题）。而在机器人的实际应用场景中，可能还存在红外、激光、视觉等更多类型的传感器，都可以以一定精度返回机器人的位置信息。那么我们该如何综合利用这些信息（传感器信息融合）来估计机器人当前的位置信息呢，这里就要用到卡尔曼滤波了。

在OFDM系统中，经过IFFT运算之后所有的子载波相加，时域的发射信号会有很高的峰值。与单载波系统相比，OFDM系统具有很高的PAPR。 （峰值-平均功率比 Peak to Average Power Ratio, PAPR） PAPR太高会导致一些问题： （待补充） 限幅方法是最简单的PAPR减小方法，它把发射信号的最大幅度限制在一个预先指定的水平，但是它具有一些缺点： - 限幅会引起带内信号失真，从而使BER性能下降 - 限幅会引起带外辐射，从而导致对邻道的干扰 - 对限幅的信号滤波可以降低带外辐射，但这会使峰值再次增大，使得滤波后的信号可能超过限幅规定的限幅电平

主要介绍了微信小程序canvas截取任意形状的实现代码，代码简单易懂，非常不错，具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

【目标跟踪】基于帧差法结合卡尔曼滤波实现行人姿态识别附matlab代码

包含GPRS 加密算法版本 1 和 2的软件实现。 GPRS 加密算法 GEA-1 和 GEA-2研究论文的 密码分析提供了两种算法的完整描述，以及针对 GEA-1 的有效密码分析（允许将密钥强度弱化为 40 位而不是 64 位）。它还为 GEA-2 的密码分析提供了提示。 第二篇论文：o Shift or Not to Shift：了解 GEA-1 扩展了这种密码分析，并提供了对这种密码结构的更广泛的了解。 第三个：GPRS 密码 GEA-1 和 GEA-2的改进 密码分析增强了 GEA1 和 GEA2 的密码分析，例如减少内存需求 历史 GEA-1 和 GEA-2 都是基于 3 个、4 个 LFSR 和一个布尔函数的流密码。它们依赖于 64 位对称密钥，该密钥是在成功验证移动用户身份后建立的。它们可用于保护 GPRS 和 EDGE 连接，具体取决于移动运营商在其SGSN中所做的配置。 它们最初是在 90 年代与 GPRS 系统一起设计的。从密码分析论文来看，GEA-1 似乎被故意削弱了；这看起来与 A5/2 相似，它是一种弱化的 GSM 加密算法。随着 3G 和 UMTS

经典kalman滤波器算法仿真代码，严格按照书上公式计算

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Krister Svanberg拓扑优化算法MMA的matlab实现代码，包含mmasub.m和subsolv.m两个文件。

基于A Double-Stage Kalman Filter for Orientation Tracking With an Integrated Processor in 9-D IMU中论文的实现，基于EKF-IMU算法的实现，基于ESKF-IMU算法的实现

Piotr Kowalczyk的GRPF的Julia 实现。 描述 RootsAndPoles.jl尝试在固定区域中找到具有复参数的复值函数的所有零点和极点。这些类型的问题在电磁学中经常遇到，但该算法也可以用于类似的问题，例如光学、声学等。 GRPF 算法首先通过 Delaunay 三角剖分对三角形网格上的函数进行采样。确定搜索根和极点的候选区域，并应用离散化的柯西论证原理，而不需要函数的导数或轮廓上的积分。为了提高结果的准确性，在识别的候选区域内进行了自适应网格细化。