内容概要：本文详细介绍了如何利用U-Net模型实现脑部MRI图像的分割与定位。首先解释了U-Net模型的‘编码器-解码器’架构及其跳跃连接的特点，然后展示了具体的Python代码实现，包括模型构建、数据预处理、训练配置以及结果可视化。文中还讨论了MRI数据的特殊性质，如边缘模糊和对比度低等问题，并提出了相应的解决方案，如百分位截断归一化、弹性变换等数据增强方法。此外，文章探讨了损失函数的选择，推荐使用Dice损失，并引入了混合损失函数以应对类别不平衡问题。最后，提供了训练过程中的一些优化技巧，如动态调整ROI权重、切换优化器等。 适合人群：从事医学图像处理的研究人员和技术开发者，尤其是对深度学习应用于MRI图像分割感兴趣的从业者。 使用场景及目标：适用于需要高精度脑部MRI图像分割的应用场景，如疾病诊断、手术规划等。主要目标是提高分割准确性，特别是在处理边缘模糊和对比度低的医学图像时。 其他说明：文章不仅提供了完整的代码实现，还分享了许多实践经验，帮助读者更好地理解和应用U-Net模型于实际项目中。

随着科技的迅猛发展，高精度定位技术作为一项重要的基础技术，在诸多领域发挥着举足轻重的作用。特别是在2025年中国高精度定位技术产业的背景下，相关技术的发展和应用备受瞩目。本白皮书将详细介绍中国高精度定位技术产业的发展现状、趋势及应用领域。 高精度定位技术是众多技术领域中不可或缺的一部分，它能提供厘米级甚至更高精度的定位信息，这对于要求精确空间信息的应用场景至关重要。例如，在工业自动化、智能仓储、城市规划、自动驾驶、智能交通等领域，高精度定位技术有着广泛的应用。它能有效提高工作效率，减少人为错误，提升操作安全性，是现代智能系统不可或缺的一环。 目前，高精度定位技术主要包括超宽带（UWB）定位技术、蓝牙定位技术、室内北斗定位技术、WiFi定位技术、音频定位技术、地磁定位技术等。每种技术都有其特定的应用场景和技术优势。例如，UWB定位技术以其定位精度高、抗干扰能力强等优点，在室内定位和精确定位方面具有很强的竞争力。而蓝牙定位技术则因其设备普及率高、功耗低、易集成等特点，在可穿戴设备和智能家居等领域中扮演重要角色。 在产业链方面，高精度定位技术产业链涉及芯片设计制造、模块及硬件生产、方案商、集成商和终端用户等环节。参与的公司众多，包括了传统通信设备制造商、专业的定位技术供应商，以及众多的物联网（IoT）相关企业。这些企业在产业中扮演着不同的角色，从上游的基础芯片制造到下游的终端产品应用，形成了完整的产业链生态。 市场方面，随着物联网技术的普及和应用需求的不断增长，高精度定位技术的市场前景十分广阔。报告指出，高精度定位技术的市场驱动力主要来源于企业级市场、个人消费市场和政府级市场。这些市场的需求度和市场机会分析，将有助于企业把握市场动态，制定相应的市场策略。 值得注意的是，高精度定位技术的市场潜力分析也揭示了不同应用领域的市场机会。以蓝牙定位技术为例，其市场驱动力来源于广泛的市场需求和日益丰富的应用生态。蓝牙定位技术在室内导航、资产追踪、智能办公、智能医疗等方面有着巨大的应用潜力。 对于产业未来的发展，白皮书指出，技术创新与市场发展需要紧密配合。技术的突破将带来更多的应用场景和商业模式创新，同时市场的需求也会促进技术的进一步优化和成熟。在中国高精度定位技术产业的发展蓝图中，不断强化自主创新能力，加大研发投入，推动产业链上下游企业间的协作，是实现产业可持续发展的关键。 此外，报告还强调了政策引导和行业标准的重要性。政府的支持和引导可以为高精度定位技术产业的健康发展提供有力的保障，而建立统一的标准体系则有助于规范市场秩序，促进产业的良性竞争。 2025中国高精度定位技术产业白皮书不仅全面梳理了高精度定位技术的发展脉络，同时也对产业的未来趋势进行了科学预测，为相关企业提供了宝贵的信息和建议。随着定位技术的不断进步和应用场景的不断拓展，高精度定位技术将在未来发挥更加重要的作用，为经济的转型升级和智能化发展提供有力支撑。

基于三基站超宽带（UWB）DWM模块测距定位技术介绍：双边双向测距功能、官方与开源资料整合。,UWB定位 三基站加一个标签UWB相关资料 dwm1000模块 uwb定位 ds-twr测距 dw1000模块，双边双向测距，研创物联代码，最多支持4基站8标签测距，基站和标签、信道、速率等配置可通过USB串口进行切，支持连接官方上位机（有QT5源码），可实现测距显示及定位坐标解算并显示位置，原理图，PCB，手册等全套资料，有部分中文翻译资料，还有研创物联官方资料、网上几套开源全套资料等，代码关键部分中文注释，自己画板，移植源码，已经配置好，带定位信息显示，可在板子上OLED显示，也可以通过上位机显示。 UWB定位是一种利用超宽带技术进行定位的方法。它通过三个基站和一个标签来实现定位。其中，dw1000模块是一种常用的UWB模块，可以实现双边双向测距。研创物联提供了相应的代码和资料，支持最多4个基站和8个标签的测距。通过USB串口可以进行基站和标签、信道、速率等配置的切。此外，还可以连接官方上位机进行测距显示和定位坐标解算，并显示位置信息。相关的资料包括原理图、PCB设计、手册等，其中部

6G无源物联网定位技术白皮书所阐述的核心内容围绕着无源物联网技术与6G网络结合所具备的独特优势和实际应用场景，为读者提供了一个关于6G时代无源物联网定位技术的发展蓝图和实际应用参考。从白皮书中提炼出的知识点可以分为以下几个方面： 一、无源物联网技术的定义与发展历程： 无源物联网技术是指在物联网体系中，不需要外部电源供应，能够自动从周围环境中获取能量，从而实现数据采集与传输的设备或系统。这种技术的发展历程从最初的理论构想到技术实践，再到现在的广泛应用，已经经历了数十年的发展。 二、无源物联网定位技术的优势与挑战： 优势方面，无源物联网设备最大的特点在于其低成本、免供电、易部署、免维护和小尺寸等优势，使其在大规模的物联网应用中具有很强的竞争力。挑战方面，无源物联网技术仍面临一些技术瓶颈，比如在复杂环境下的定位精度问题、大规模网络部署的挑战以及与现有系统的兼容性问题等。 三、无源物联网定位技术的市场前景： 随着6G网络技术的发展，无源物联网定位技术市场前景广阔。预计在未来，无源物联网技术将在仓储物流、商超零售、智能制造、人员管理、智慧停车等领域实现广泛应用，有效满足不同场景下的定位需求。 四、无源物联网定位技术的典型应用场景与需求分析： 1. 企业服务定位场景：包括仓储物流、商超零售、智能制造、智慧停车等。在这些场景中，无源物联网定位技术可以实现对物品、人员和设备的实时监控与管理。 2. 政府与公共服务定位场景：包括博物展览、矿井管廊等。在这些场景中，无源物联网技术可以帮助实现对环境的感知、监测和预警，提升公共服务的效率和安全。 通过中国移动和产业界、科研院校的合作，6G无源物联网定位技术正在逐步实现其在不同应用场景下的应用与实践，从而为整个社会的智能化升级提供技术支持。 总结以上内容，无源物联网技术的出现和发展，对于6G时代的物联网应用具有深远意义。这不仅体现在其技术特点与优势上，更在于它能在实际应用中解决许多传统有源物联网技术难以克服的问题。随着无源物联网技术的不断发展和完善，其在各个领域的应用前景十分广阔。

声源定位算法及代码实现：基于STM32F4的高精度声源定位技术与Matlab仿真,声源定位原理算法与STM32F4实现源码：高精度定位与Matlab仿真,2022声源定位相关资料及代码 内附声源定位算法基本原理及matlab仿真原理及实现方法； stm32f4实现源码（2022电赛） 3米处水平横向精度0.013m（可优化更低）。 视频5s，无快进，mcu为stm32f429zit6。 ,2022声源定位; 声源定位算法; MATLAB仿真; STM32F4实现源码; 精度0.013m; 视频5s; MCU STM32F429ZIT6,2022声源定位技术：原理、实现及STM32F4源代码详解

内容概要：本文详细介绍了使用MATLAB进行多水下航行器（AUV）协同定位的仿真研究。首先构建了一个简化的双AUV场景，其中一个作为Leader配备高精度惯性导航系统，另一个作为Follower仅有低成本传感器。通过引入扩展卡尔曼滤波(EKF)，实现了基于相对距离测量的状态估计优化。文中展示了具体的MATLAB代码实现，包括系统参数初始化、运动模型建立、相对位置测量以及EKF更新步骤。实验结果表明，经过多次协同观测后，Follower的位置误差显著减少。此外，还讨论了实际应用中可能遇到的问题如通信延迟、数据丢失等，并提出了相应的解决方案。最后展望了未来的研究方向，如加入更多AUV形成观测闭环、改进通信协议等。 适合人群：从事水下机器人研究的技术人员、高校相关专业师生、对水下导航感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解水下机器人协同定位原理和技术实现的研究人员；旨在帮助读者掌握EKF在水下定位中的应用，提高多AUV系统的定位精度。 其他说明：文中提供了完整的MATLAB代码片段，便于读者动手实践；强调了理论与实践相结合的学习方式，鼓励读者尝试不同的参数配置以探索最佳性能。

基于SLMP算法的MATLAB水下传感器网络定位仿真研究——参考IEEE Transactions文章的可扩展移动预测定位技术,【6】MATLAB仿真 水下传感器网络定位，SLMP算法，有参考文档。 主要参考文档： 1. Scalable Localization with Mobility Prediction for Underwater Sensor Networks，IEEE Transactions on Mobile Computing 主要供文档方法的学习 非全文复现。 ,MATLAB仿真;水下传感器网络定位;SLMP算法;参考文档;可扩展性定位;移动预测。,MATLAB仿真：水下传感器网络定位的SLMP算法研究

基于双目立体视觉的三维定位技术研究的详细算法，有代码的哦！

《物联网定位技术》课程教学大纲.docx

为实现煤矿瓦斯浓度的准确检测,采用白光非本征F-P(EFPI)干涉光纤传感瓦斯技术,通过调节EFPI光纤传感器腔长去实现测量瓦斯浓度信息,利用蚂蚁算法对干涉光谱中的归一化的特定级次中谱峰点经过定位且结合了单峰和双峰的测量方式去实现腔长解调。