redis-cuckoofilter：用于Redis的与哈希函数无关的Cuckoo过滤器

Particle Filter Data Fusion Enhancements for MEMS-IMU_GPS.pdf

卡尔曼滤波器设计 预测车辆位置及其速度

GMSL同轴线缆下如何将高频信号和低频电源分离的原理设计。

解决java web应用跨域问题所需要用到的jar包

比较好的介绍kalman的书，Charles K.Chui，Guanrong Chen编写。第四版。

This book is a very intuitive book on wavlet written by Strang G. With comparison to the classical book: A Wavelet Tour of Signal Processing, this book is well written for a beginner.

本程序使用FFmpeg的AVfilter实现了视频的水印叠加功能。可以将一张PNG图片作为水印叠加到视频上。 是最简单的FFmpeg的AVFilter方面的教程。适合FFmpeg的初学者。 1.1版本增加了多平台下编译的支持：Windows，MacOS，以及Linux。

microstrip_filters_for_rf_microwave_application

数据融合matlab代码扩展卡尔曼滤波器项目 在这个项目中，我用C ++实现了一种算法来跟踪和预测自行车的位置和速度。 我提供了模拟的激光雷达和雷达测量数据，可检测到一辆在我的车辆周围行驶的自行车。 这种扩展的卡尔曼滤波器（EKF）算法提供了融合来自激光雷达和雷达传感器的测量结果以预测自行车的位置和速度的能力。 模拟器（）和EKF之间的通信是通过EKF端的实现来完成的。 激光雷达测量是红色圆圈，雷达测量是蓝色圆圈，箭头指向观察角度的方向，估计标记是绿色三角形。 为了评估我的EKF模型的性能，我使用了均方根误差（RMSE）来累加我的估计和实地真理之间的残差。 我在数据集1上的最终RMSE为[0.0973，0.0855，0.4513，0.4399]，在数据集2上的最终RMSE为[0.0726，0.0965，0.4216，0.4932]。 扩展卡尔曼滤波器概述：初始化，预测，更新 该项目涉及对扩展卡尔曼滤波器（EKF）算法进行编程的三个主要步骤： 初始化扩展卡尔曼滤波器变量 在距前一个时间戳的时间步长Δt之后预测自行车的位置 根据传入的新传感器测量值更新自行车现在所在的位置 然后，预测和更新