小波分析用于去噪，小波用于图像压缩，小波用于边界扭曲，使用小波包进行分解和重构，使用小波进行图像融合，小波实现数字水印，小波实现数字水印。matlab版

数据融合matlab代码百特BEM MATLAB中水平轴风力涡轮机（HAWT）的叶片单元方法代码 基础信息 必须安装并行计算工具箱和曲线拟合工具箱才能成功运行 基于代码开发的刀片元素求解器； 计算涡轮的力分量和功率输出。 optimisation.m计算最佳的涡轮机设计，包括叶片数量，叶尖速比以及扭曲和弦分布。 它导出一系列.csv文件，这些文件可以导入到任何CAD软件以及.stl表面。 请注意，该脚本当前仅针对空气动力学效率进行优化，这通常会导致结构设计不佳。 结构模块即将推出。 run.m在单个刀片上运行BEM分析，而无需更改参数。 生成有用的数据和绘图，并可用于生成.csv和.stl文件。 F360 Fusion360 API加载项，用于导入由MATLAB生成的.csv文件 如何 优化 适当设置输入变量（请参阅文件中的注释） 如果elem太低，它可能会影响收敛； 25到50之间的值似乎效果最好 请注意，tMax限制了仅用于优化部分的时间 箔纸N必须等于箔纸。文件和箔纸中的项目数 金属箔。文件必须是机翼极性文件名（.dat）的字符数组 金属箔。图纸必须是机翼几何文件名（.txt）的

数据融合matlab代码2D-DWT_SWT- 在安装和应用之前请先阅读以下内容： 算法应用平台 这些代码在MATLAB R2016b下可以完美运行，同时也可以在更高版本的MATLAB下运行。 这些代码使用MATLAB工具来读取输入数据和结果说明。 输入数据可以是任何反演软件的结果，格式和大小没有区别。 SWT算法： 执行代码的步骤： 加载包含反磁性和重力模型的数据（image_new_1和image_new_2）。 这些部分可以沿任何所需方向绘制。 所示截面是沿模型的东西方向绘制的。 可以以任何期望的水平将随机噪声添加到数据中。 这些模型受到2％的高斯噪声的污染。 为了在应用该策略的阶段对模型进行归一化，在东，北和垂直方向上，磁化率变化的范围在0-1之间，模型的大小分别为70×70×30 km。 二维小波将输入数据分解为3级，然后得出近似系数和细节系数（SWT）。 在数据上应用融合规则（通过函数fusion_detail_2D_final）。 使用平稳小波变换（ISWT）的反演进行多级二维小波重构。 基于2D-SWT算法，可以使用MATLAB的图形工具保存重力和磁逆模型的融合结果并进

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：利用MATLAB实现图像拼接_将有共同点的两张或者多张图像进行融合_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

资源包含加权平均、简单图像融合、基于小波变换.

数据融合matlab代码pytorch中的HED 这项工作是论文的一个执行。 表现 输入图像 dsn1 dsn2 dsn3 dsn4 dsn5 融合输出（dsn6） 在BSDS500上 方法 ODS（融合/合并） OIS（融合/合并） AP（融合/合并） 我们的实施 0.78731 / 0.78280 0.80623 / 0.80356 0.78632 / 0.83851 原始纸 0.782 / 0.782 0.802 / 0.804 0.787 / 0.833 如本文所述，Fusion表示融合输出（dsn6），Merged表示融合层和侧面输出相结合的结果。 怎么跑 先决条件： 火炬> = 0.3.1 张量板 培训/测试 尾码/数据结构 $ROOT - ckpt # save checking points - data # contains BSDS500 - matlab_code # test code - pytorch-HED # current repo 要准备数据，请参阅“培训HED”部分中的内容。 为了训练 python submit.py 在./config中创建您的

数据融合matlab代码BIMEF 我们的论文“用于弱光图像增强的受生物启发的多重曝光融合框架”的代码 还提供了比较方法的代码，请参见 下载：（只需将数据解压缩到当前文件夹） 数据集VV, LIME, NPE, NPE-ex1, NPE-ex2, NPE-ex3, DICM, MEF 由于某些方法非常耗时，因此我们还提供了它们的结果（例如， results__dong@VV.zip ） 由于某些指标非常耗时，因此我们还提供了它们的结果（ TestReport.zip ） 通过运行experiments.m可以轻松复制所有experiments.m 从左到右：输入图像，MSRCR，Dong，NPE，LIME，MF，SRIE和BIMEF（我们的）的结果。 数据集 （**增强图像增强和色调映射算法：**最具挑战性的案例的集合） DICM-从商用数码相机拍摄的69张图像： 先决条件 原始代码在Matlab 2016b 64位Windows 10上进行了测试 是运行VIF指标（ vif.m ）所必需的。 设置 运行startup.m添加所需的路径，然后您可以尝试以下演示。 I = imread(

数据融合matlab代码来自单个传感器的多光谱多分辨率图像的超分辨率 作者 何塞·比奥卡乌斯·迪亚斯（Jose Bioucas Dias） 版权所有2017：苏黎世联邦理工学院，里斯本大学 变化 0.1第一版。 重要的 如果您使用此软件，则应在任何所得的出版物中引用以下内容： [1] Super-Resolution of Multispectral Multiresolution Images from a Single Sensor C. Lanaras, J. Bioucas-Dias, E. Baltsavias, K. Schindler In CVPRW, Honolulu, USA, July 2017 关于 这是作者对[1]的实现。 该代码在MATLAB中实现： apexSample.mat-模拟为Sentinel-2响应的APEX图像的示例，可在（）获得 ms_fusion_apex.m-执行SupReME的演示脚本 ./functions-所有必要的功能 许可证-代码的GPL许可证 自述文件-此文件 笔记 与真实Sentinel-2图像一样对待不同分辨率通道的共配准

数据融合matlab代码扩展卡尔曼滤波器项目 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 概述 该项目利用卡尔曼滤波器通过激光雷达和雷达测量来估计感兴趣的运动物体的状态。 为此，我使用了卡尔曼滤波器，激光雷达测量和雷达测量来跟踪自行车在车辆周围的位置和速度。 该项目的目标是获得低于所需公差的RMSE值。 项目目标 该项目的目标/步骤如下： 建立一个卡尔曼滤波器（KF）以使用激光雷达测量进行跟踪 建立扩展的卡尔曼滤波器（EKF）以使用雷达测量进行跟踪 针对模拟器中的Dataset-1的测试算法 输出坐标px，py，vx和vy RMSE应小于或等于值[.11，.11、0.52、0.52] 项目文件 该存储库包含以下文件： ./Docs/-支持文档 ./data/obj_pose-laser-radar-synthetic-input.txt-包含来自两个传感器的测量值的文本文件 ./ide_profiles-编辑器配置文件 ./src/Eigen-特征库 ./src/CMakeLists.txt-代码编译 ./src/main.cpp-与Term 2 Simulator通信，接收数据测量结果，调用一个

数据融合matlab代码LiDAR_Camera_Calibration_Preprocess 该存储库包含MATLAB和Python工具，可从rosbag中提取和同步点云和图像以进行外部校准。 1.数据提取 1.1点云 使用pcl_ros从pcl_ros中提取点云： rosrun pcl_ros bag_to_pcd < bag_path > < pointcloud_topic > < folder_path > 1.2图片 更改extract_image.py的以下行： # Change image destination folder path here. output_path = '' # Change rosbag path here. bag_path = '' # Change image topic here. image_topic = '' 关于您使用的消息类型，在extract_image.py选择以下两行之一： #