用户登录之后才能进入主页！用户注销后就不能进入主页了！ 1. 用户登录之后，向Sesison中放入用户的数据 2. 进入主页的时候要判断用户是否已经登录；要求：在过滤器中实现！

这个包实现了论文的高斯函数的一阶导数和二阶导数的可控滤波器 WT Freeman 和 EH Adelson，“可控滤波器的设计和使用”，IEEE PAMI，1991。 致谢：此文件的灵感来自 Douglas Lanman 在http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/9645-steerable-gaussian-filters 上的“可操纵高斯滤波器” 然而，Douglas Lanman 的实现有两个主要改进： 1.滤波器模板经过归一化处理，响应的幅度更加合理。 2. 加入高斯的二阶导数（LOG）。

函数 polynomial_degree=adpf(data_frame) 自适应度多项式滤波器（Savitzky-Golay 滤波器） 通常，Savitzky-Golay 滤波器的拟合多项式的次数是固定的。 然而，多项式的次数可以根据拟合残差的平方和以及获得自适应次数多项式滤波器的统计测试而变化。 该函数可用于获取自适应次数多项式滤波器（Savitzky-Golay 滤波器）中为长度为2M+1 的数据子集（输入：data_frame）选择的多项式次数（输出：polynomial_degree）。 用法： 先运行Pkmi_Calculate 得到克多项式的数值表，以加快计算。 例子： ％例子： adpf_demo %使用自适应次数多项式滤波器进行数据平滑的演示Fig_1 %获取参考文献的图 1。 [1] Fig_2 %获取参考文献的图 2。 [1] 作者： 罗建文 <luoj

RF_Filter巴特沃斯滤波器设计小软件,对于简单的设计和参考来讲还是不错的设计软件，具体还要自己多多实践一下就好了！

提出一种基于变分贝叶斯(VB)的自适应卡尔曼滤波器(VBAKF)，用于处理过程和测量噪声协方差矩阵不准确的线性高斯状态空间模型。

这是高斯混合概率假设密度过滤器 (GM-PHD) 的一种实现： B.-N。 Vo，W.-K. Ma，“高斯混合概率假设密度滤波器”，IEEE 信号处理汇刊，第 54 卷，第 11 期，2006 年 11 月，第 4091-4104 页。 提交的内容包括由 Vo & Ma 描述的线性卡尔曼滤波器 GM-PHD 滤波器和扩展卡尔曼滤波器 GM-PHD 滤波器算法的 Matlab 实现，以及他们论文中描述的模拟问题之一。 Vo & Ma 的算法做了一些修改，但它们是出于技术原因，不会改变滤波器的整体结构。 GM-PHD 滤波器是一种估计测量数据中目标数量和位置的方法。 它的优点包括目标位置不确定性的表示（使用协方差矩阵）以及目标存在的不确定性（使用权重）和更新步骤中数据关联的缺失。 这个实现得到了大量评论，可能对尝试了解 GM-PHD 过滤的人有帮助，但 Vo & Ma 的论文对于理解真正

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使用PCL实现雷达点云地面过滤ROS节点，基于ray filter 参考博客：https://blog.csdn.net/AdamShan/article/details/82901295

最简单的基于FFmpeg的AVFilter例子 ，本程序使用FFmpeg的AVfilter实现了水印添加功能。

本代码实现是对UKF（无迹卡尔曼滤波）的MATLAB实现