有图有真相、SolarWinds网络性能监视器（NPM）12.0.1激活

IMU_dataset 使用工业机器人作为地面真相的惯性和磁传感器的各种测试的matlab数据集，由@ Escola Superior de Tecnologia eGestão的InstitutoPolitécnicode Leiria开发。 数据集和测试的注意事项 该存储库旨在提供一些融合算法评估阶段收集的数据集。 无需在市场上可以找到的参考传感器上就可以比较出融合算法在恶劣动态环境中的性能，而无需事先了解由运动引起的磁场干扰或线性加速度。 使用工业机器人进行了测试，该机器人可以获取IMU单元在15 Hz时的方向和位置，从而建立了地面真相。 所有传感器信号均以100 Hz采样，并通过两个MRF24J40 Microchip模块之间的自定义无线协议与PC相连。 两个信号在Matlab时间内同步。 使用8种不同的传感器，以6种不同的速度在4条不同的路径上进行了测试。 运行Tes

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MATLAB血氧处理代码贝叶斯换粗体 本实验将重点开发功能性磁共振成像（fMRI）数据中与血氧水平相关（BOLD）信号的仿真，这些信号可作为计算参数映射（CPM）的基础，这是基于模型的fMRI实验的贝叶斯方法。 背景 功能性生物学过程是指尖上的刺激通过许多神经通路和血红蛋白React功能的激活而产生的，从而在大脑成像中表现为信号[1]。 对于功能性MRI，有两种实验设计，如下所示[2]。 积木式设计会在一段时间内持续刺激，随后一段时间内不会刺激。 相反，与事件相关的设计会应用点刺激，并且随着时间的推移，生成的BOLD信号将成为每个fMRI图像中的体素。 在倒数第二个步骤中，将生成BOLD函数。 它有一个初始的下降，之后是一个峰值，然后是刺激后的下冲[3]。 给定一条单一的BOLD信号曲线的形状，我们可以用反伽马分布对其进行近似。 贝叶斯框架有两个步骤：1.第一：选择先验条件。 在当前的模拟中，我们为反伽马分布2选择了一个共轭（平面/无信息）。 是史蒂文的幂定律中的幂。 我们想探索在设计实验时哪个alpha值能提供最佳的参数恢复。 这项研究是一个简化的案例，线性模型中只有一个beta。

Android应用源码开发Demo，主要用于毕业设计学习。

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