MATLAB组合导航，松组合程序，卫星导航与惯性导航组合程序 GNSS接收机和INS分别独立工作。松组合利用GNSS接收机输出的位置和速度信息和INS经过力学编排后输出的位置和速度信息进行组合，两者共用一个GNSS/INS组合滤波器，双方进行数据融合后得到输出的位置、速度和姿态信息，为后面的实验做好准备。 NSS/INS松组合导航系统中，在INS误差方程的基础上构建系统状态方程和量测方程需要用到卡尔曼滤波器；修正INS观测量从而进一步修改INS随时间累积的误差时也需要用卡尔曼滤波对INS的误差参数进行最小方差估计。这些操作得到的修正后的INS观测量能够提供更加精确的导航信息，从而更好地辅助GNSS系统，提高GNSS系统的稳定性和可行性 首先读取文件存放的GNSS位置、GNSS速度、INS加速度和陀螺仪等信息，初始化相关变量，通过相关的惯性导航传感器信息计算出位置和速度信息，然后将GNSS和INS的位置和速度利用卡尔曼滤波进行处理，最后得到运行结果 以基于MATLAB松组合导航综合设计性实验为例，在此实验内容基础上，可深入结合更多的导航专业课程理论知识，拓展更多实验内容，丰富各种实验手

今天小编就为大家分享一篇AUC计算方法与Python实现代码，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

Emotion 一个用于vue的表情输入组件 https://gitee.com/jiangliyue/vue_expression_input_module index是使用示例，emotion是组件代码（这里用的是微信表情包的地址，大家可根据需要修改） 下载安装启动项目查看效果 npm install npm run dev Emotion文件夹下Emotion文件说明 实现原理是根据字段对在线表情包图片进行匹配替换 代码中 img 标签的地址即为表情图片地址，可自己根据需求替换 mounted () { const name = this.$el[removed] con

用matlab对卡尔曼滤波进行仿真，源代码和PPT。

本篇为组合导航扩展卡尔曼滤波 C++ 代码实现。 注：本例所用传感器有激光雷达传感器，雷达传感器 /*扩展卡尔曼滤波器*/ #include #include #include #include #include #include #include #include #define ROWS 1224 #define COLS 8 using namespace std; using namespace Eigen; int main(){ // ******************************导入数据**************************************

卡尔曼滤波原理及应用MATLAB仿真

《卡尔曼滤波原理及应用:MATLAB仿真》编辑推荐：《卡尔曼滤波原理及应用:MATLAB仿真》是作者精心为广大读者朋友们编写而成的此书。《卡尔曼滤波原理及应用:MATLAB仿真》可以作为电子信息类各专业高年级本科生和硕士、博士研究生数字信号处理课程或者Kalman滤波原理的教材，也可以作为从事雷达、语音、图像等传感器数字信号处理的教师和科研人员的参考书。

基于SpringBoot+Maven多模块工程利用proguard组件实现代码混淆的代码demo，代码清晰完整，导入idea或eclipse即可运行。 使用 proguard 混淆代码只能增加阅读和理解的难度, 并不能百分百保证代码安全。常用的应用场景是项目需要部署到客户机器上，一定程度上防止代码泄露。 springboot多maven工程结构：proguard-root 是顶级父工程，proguard-modu01、proguard-mudu02是两个业务模块，proguard-server是springboot启动服务类模块，对proguard-modu01、proguard-mudu02两个模块实现proguard代码混淆。 详细实现步骤可查阅本人博客文章《SpringBoot + proguard+maven多模块实现代码混淆》，有详细描述。

该程序介绍了一种用于多传感器的平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）算法。结合一个实例和matlab程序对算法的具体实现过程进行了讲解。从仿真图中可以看出，滤波误差不断减小，说明滤波收敛。并且单个滤波的误差小于观测数据误差，证明滤波算法有效。同时融合后的滤波误差小于单个滤波器的误差，证明融合算法有效。仿真结果表明，所提融合滤波算法能够实现有效滤波跟踪。

linux touch panel 触屏 实现代码；linux touch panel 触屏 实现代码

开题报告