本文的多传感器融合是建立在读懂《Quaternionkinematicsfortheerror-stateKalman?lter》基础上的，是一种相机和IMU融合的理论，里面讲解了IMU的误差状态运动方程构建。误差状态四元数，是有开源的程序的，但是它是集成在rtslam里面的，不方便提取出来使用。但还有另外一个开源的程序，ETH的MSF，可以比较方便地用在自己的工程里面，并且它的理论与误差状态四元数很接近，稍微有点不同，所以MSF开源程序就成了一个不错的选择。所以本人研究了ETH的两篇文章：《VisionBasedNavigationforMicroHelicopters》和《ARobusta
2021-11-05 16:43:21
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1、sklearn库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
df = pd.read_table('D:\datingTestSet2.txt',header = None)
data=df.iloc[:,0:3]
target=df.iloc[:,3]
x_train,x_test, y_train, y_test =train_test_spl
2021-11-04 09:33:19
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Matlab一种基于BP算法学习的小波神经网络-abbr_43dec04840a6f2a5444e6a4b8615c64a.rar
一种基于BP算法学习的小波神经网络，网络隐层采用框架小波函数、输出层采用Sigmoid 激励函数, 并选用“熵误差函数”以加速网络的学习速度
2021-10-27 10:30:22
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