tegrastats_parser 一种简单的python算法，用于运行Tegrastats，然后从获得的带有时间戳的日志文件中解析数据。 命令行选项： --interval，-i（type = int，默认= 1000，help ='积分器的记录间隔，以毫秒为单位'） --log_file，-f（类型=字符串，默\u8ba4='output_log.txt'，help ='积分器数据的日志文件名'） --only_parse，-p（help ='在不运行tegrastats的情况下解析tegrastats日志文件'） --graph，-g（help ='从已解析的statstats数据绘制一些有用的图形'） 使用情况不生成图 python main.py --interval --log_file

好用，操作简单快捷准确无误方便移动使用！

# 以#开头表示注释行，此文件是splitfile执行文件的日志提取配置文件，splitfile和match.txt放在同一个目录（最好放在环境变量path中的其中一个目录，便于输入命令） # 提取的示例：splitfile D:\logcat1.txt match 会在logcat1.txt同目录生成一个提取的关键日志 # 分割的示例：splitfile D:\logcat1.txt 会在logcat1.txt同目录生成分割好的文件系列，以日志的时间命名 ##exclude 特殊注释行：表示以下的非注释行是不包含再在日志行里的关键字 #android.system.suspend@1.0-service: insertFile: ##include 特殊注释行：表示以下的非注释行是包含在日志行里的关键字 #captureDown pointer 0 down x Sending ACTION_BATTERY_CHANGED

./image - 测试图像 ./model - 已训练好的模型权重 ./notebooks - 原理笔记 ./src - 算法源码 ./demo.py - 测试图像demo ./demo_camera.py - 测试摄像头程序 ./demo_video.py - 测试视频程序 openpose用于人体关键点(即骨架)提取识别十分有效，可在此基础上用于其他的场景检测或者功能开发

matlab仿真代码

基于vc的图像处理的代码，可以进行图像的灰度化，二值化，边缘检测、提取等功能

多时相高光谱图像中的微小变化提取和检测

视网膜图像中血管的提取

针对短时傅里叶变换等时频分析方法不能提取由腿部和手臂运动产生的细致微多普勒特征这一问题，提出了采用分数阶傅里叶变换的雷达步态信号分析方法。在短时傅里叶分析的基础上，应用分数阶傅里叶变换对步态回波信号进行处理，由实测步态数据生成分数阶傅里叶变换谱图并进行了详细分析。结果表明，通过分数阶傅里叶变换可以从步态数据中提取出手臂、腿部摆动的细致微多普勒特征。

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