PID资料 （新手平衡小车的卡尔曼滤波算法总结）

对IFPUG功能点评估算法使用的概述总结

PCA降维算法总结以及matlab实现PCA(个人的一点理解) - New begin, new .pdf 在进行图像的特征提取的过程中，提取的特征维数太多经常会导致特征匹配时过于复杂，消耗系统资源，不得不采用特征降维的方法。所谓特征降维，即采用一个低纬度的特征来表示高纬度。特征降维一般有两类方法：特征选择和特征抽取。特征选择即从高纬度的特征中选择其中的一个子集来作为新的特征；而特征抽取是指将高纬度的特征经过某个函数映射至低纬度作为新的特征。常用的特征抽取方法就是PCA。下面着重介绍PCA。

包括基于MATLAB的PID控制，PID算法，，基于OV7620摄像头智能车道路信息视频采集及处理研究，，基于单片机PID算法的直流电机测控系统，基于单片机采用PID算法的电机运行控制系统设计，基于间接PID的智能车控制算法研究，基于模糊控制的智能车调速系统的设计，基于线阵CCD的智能小车路径识别系统，数字PID算法在无刷直流电机控制器中的应用，图像采集与处理在智能车系统中的应用。

总结了图像二值化的经典算法，全局阈值法如大津法、最大熵法、迭代法、kittler法；局部阈值法如bernsen法、niblack法等。给出了算法原理以及图片运行结果。

反距离加权插值法；普通克里金法；简单克里金法；克里金插值法也称为空间局部插值或空间局部估计，它建立在变异函数理论和结构分析的基础上，具有坚实的数学基础，能够对区域化变量进行线性无偏最优估计（刘爱利 et al., 2012），是地统计学的主要研究内容。

系统的对块匹配算法的总结，对平移稳像效果很好

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五种排序算法的总结（选择，冒泡，插入，归并，快排）附代码实现

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