数据融合matlab代码#PreIntegration方法，用于将IMU数据与GPS融合 我对基于优化的传感器融合方法感到惊讶。 因此，我做了一个微小的测试，将一个时间戳GPS数据与IMU输出融合在一起。 参考是。 此处的matlab代码还可以使用参考点的内插法将SE3姿势序列区分为IMU数据。 imu_preintegration_matlab

二次开发做矢量数据融合，给了源码和实验数据，有兴趣的朋友可看看。

数据融合matlab代码水下图像重建 这是纸的MATLAB代码。 介绍 针对起伏的水面失真的视频序列，提出了一种新的图像恢复方法。 我们使用迭代鲁棒配准算法来消除帧中的大多数失真。 代替针对严重模糊的均值注册每个帧，首先采用补丁融合过程来丢弃失真更严重的补丁并重建高质量图像； 然后通过盲反卷积过程对融合后的图像进行模糊处理。 配准过程之后，通过健壮的主成分分析将残留的非结构化噪声消除，这称为后处理。 跑步细节 解压缩所有文档。 将所有文档添加到MATLAB的当前目录中。 运行名为main的脚本，然后等待几分钟。 所有结果都位于名为results的目录中。 注释 1，数据集可以从中获得。 2.我们的代码不包含后处理部分，可以从中找到。 作者 张震和徐扬，上海大学机电工程与自动化学院，上海，＃License 仅供学术和非商业用途，如果可以帮助您，请引用我们的论文。 用于商业用途，请联系

北斗导航 基于卡尔曼滤波的IMU+GNSS的组合导航（附Matlab源代码） 二.pdf

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

信息集中管理，资源高效融合 多源数据融合，支撑各类应用 保障数据安全，释放数据价值

昆明位于低纬度高海拔区域,海拔在2 000 m左右,为了分析利用INSAR技术提取昆明城区的DEM精度。文中利用升降轨模式下的sentinel-1A获取昆明区域DEM,然后通过相关系数值法和均值法分别对升降轨DEM进行数据融合,对两种融合方法得到的DEM进行对比,结果显示前者比后者得到DEM的精度高。再将相干系数法融合得到DEM与SRTM3 DEM在相同区域采用叠加分析的相减法得到高程异差图,最后由检查点法和剖面法分别对高程异差图进行精度分析。结果表明,融合DEM有效的消除雷达叠掩、透视收缩等引起的"空洞"现象,更好显示地面起伏和纹理特征。其高程异差值统计标准差为±29. 50 m,高程异差值的绝对值小于30 m的区域占84. 5%。

：智能车辆是近年来发展起来的一门新兴综合技术，在军事、科研和工业中有广阔的应用前景。以电动小车为 研究对象，分析了智能小车传感系统的各种特征值，包括智能小车的状态特征值和道路环境特征值，并建立了相应的坐标 系。根据小车行驶的实际情况，设计了智能小车的多传感器系统，包括：传感器的种类、数量以及在智能小车上的安装位 置。重点讨论了多传感器数据融合结构和融合算法。智能小车多传感器的数据融合结构采用混合式，融合算法采用贝叶新 推理法。

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