通过卡尔曼滤波进行有效GP回归 基于两篇论文的存储库，其中包含相对于同类项目的简单实现代码： [1] A.Carron，M.Todescato，R.Carli，L.Schenato，G.Pillonetto，机器学习遇到了Kalman Filtering ，《 2016年第55届决策与控制会议论文集》，第4594-4599页。 [2] M.Todescato，A.Carron，R.Carli，G.Pillonetto，L.Schenato，通过卡尔曼滤波的有效时空高斯回归，ArXiv：1705.01485，已提交JMLR。 PS。 该代码尽管基于上述论文中使用的代码，但与之稍有不同。 它是它的后来的改进和简化版本。 而且，此处仍未提供[2]中介绍的用于实现自适应方法的代码。 文件内容是很容易解释的（有关每个文件的简要介绍，请参考相应的帮助）： main.m：包含主程序 plotResul

文中包含了FAT32文件系统的详细介绍，包括图文和详细的Winhex解析示例，能够帮助初学者快速入门，是很好的学习资料；本人是做T卡的，欢迎评论交流

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1.概述     飞思卡尔与同济大学联合推出采用 MagniV S12VR MCU的面向汽车车窗玻璃升降系统的参考设计。 这个防夹车窗玻璃升降器参考设计展示了其在汽车设计中的功能，是电动车窗和遮阳板系统开发的理想之选。 该参考设计还包括真正的车门/窗应用所用的硬件，以及防夹算法和低级别S12VR驱动程序等软件。     这款参考设计利用了MagniV S12VR MCU独特的功能，旨在缩短产品上市时间。除了帮助减少不必要的外部元件，该参考设计还降低了总物料成本（BOM），提高了系统的质量，并通过采用更小的PCB节省了汽车应用的空间。     2.参考设计特性     1）车窗手动/自动

内容概要：此软件是基于mpc2810运动控制卡的G代码编程软件，目前支持windows10 64位操作系统，通过常规的G代码控制打印或者喷印设备轴的运动，完成喷印或打印件的运动方式。软件支持单轴常速、梯形速，多轴插补常速、和圆形的常速运动。

一阶卡尔曼滤波python实现——已封装

卡尔曼滤波matlab程序，主要是采用kalman滤波器进行滤波。

为实现基于公交IC卡数据的大规模OD（origination-destination）矩阵推导，提出了一种不关联公交调度信息和GPS数据的OD矩阵推导算法。提出了站点序号标注算法，通过时间聚类思想设计了自适应调整的时间间隔阈值以判断公交车的行驶状态，将公交站点序列与刷卡记录进行匹配；在此基础上，提出了单个公交车的行驶方向标注算法，通过从已知行驶方向的公交车推导未知方向公交车的方向标注算法。为了最大化解决公交数据的上车站点信息补全问题，将全局公交车行驶方向标注问题映射为图论中的节点遍历问题，利用贪心生长算法和广度优先策略实现了局部最优。最后该算法处理某市的公交IC卡数据，得到了公交出行链假设下的城市居民大规模OD矩阵。结果显示算法可有效推导大规模OD矩阵。