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SEU SISE卓越毕设-ISAC跨感官融合Matlab源码及论文笔记与代码实践.zip

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简介：
本资源包为东南大学SISE学院优秀毕业设计项目“ISAC跨感官信息融合系统”的相关材料，内含详细的Matlab源码、研究论文摘要和开发过程中的关键代码注释。适用于学习感知融合技术的学生及研究人员参考使用。 【项目介绍】 本项目由专业团队最新开发完成，并包含完整代码及详尽资料（如设计文档）。源码经过全面测试，功能完备且运行稳定，易于复现。 该项目适合计算机相关领域（包括但不限于AI、通信工程、自动化、电子信息和物联网）的学生、教师、科研人员以及从业者使用。无论是毕业设计、课程作业还是项目初期演示，均可利用本项目进行展示或提交。同时，它也是编程初学者进阶学习的优秀资源。 具备一定基础的用户可以在源码基础上进一步修改以实现更多功能，并将其直接应用于实际的设计和研究中（例如毕业设计或者课程设计）。 对于在配置与运行过程中遇到困难的新手使用者，我们提供远程指导和技术支持服务。欢迎下载并使用本项目进行学习，期待能够与您共同探讨交流！

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  • SEU SISE卓越毕设-ISAC跨感官融合Matlab源码及论文笔记与代码实践.zip
    优质
    本资源包为东南大学SISE学院优秀毕业设计项目“ISAC跨感官信息融合系统”的相关材料，内含详细的Matlab源码、研究论文摘要和开发过程中的关键代码注释。适用于学习感知融合技术的学生及研究人员参考使用。 【项目介绍】 本项目由专业团队最新开发完成，并包含完整代码及详尽资料（如设计文档）。源码经过全面测试，功能完备且运行稳定，易于复现。 该项目适合计算机相关领域（包括但不限于AI、通信工程、自动化、电子信息和物联网）的学生、教师、科研人员以及从业者使用。无论是毕业设计、课程作业还是项目初期演示，均可利用本项目进行展示或提交。同时，它也是编程初学者进阶学习的优秀资源。 具备一定基础的用户可以在源码基础上进一步修改以实现更多功能，并将其直接应用于实际的设计和研究中（例如毕业设计或者课程设计）。 对于在配置与运行过程中遇到困难的新手使用者，我们提供远程指导和技术支持服务。欢迎下载并使用本项目进行学习，期待能够与您共同探讨交流！
     
  • SEU SISE毕业设计ISAC通感一体化论文阅读及代码复现.zip
    优质
    本资料为东南大学软件学院SISE专业毕业设计项目，聚焦于ISAC（Integrative Sensory Augmentation and Control）技术下的通感一体化研究。内容包括相关论文的深度解析与核心算法的代码实现，旨在加深对先进人机交互技术的理解和应用能力。 SEU SISE 毕业设计 ISAC通感一体化论文阅读与代码复现.zip
     
  • SEU SISE毕业设计ISAC通感一体化论文阅读及代码复现（MATLAB实现）含源代码和文档说明
    优质
    本项目基于东南大学SISE专业毕业设计，旨在通过阅读与复现《ISAC通感一体化》论文中的方法，并使用MATLAB进行相关实验，提供详尽的源代码及文档说明。 SEU SISE毕业设计ISAC通感一体化论文阅读与代码复现的Matlab实现源代码及文档说明包含详细注释，适合新手理解。此项目适用于毕业设计、期末大作业或课程设计，并且因其功能完善、界面美观、操作简单和管理便捷而具有很高的实际应用价值。下载后只需进行简单的部署即可使用，是获得高分的理想选择。
     
  • 课设&大作业-SEU SISE毕业设计ISAC通感一体化论文阅读与代码复现.zip
    优质
    本资源包含东南大学软件学院SISE专业学生在毕业设计中关于ISAC通感一体化技术的相关论文阅读和代码复现材料，适用于课程设计及大作业参考。 【资源说明】【毕业设计】1. 本资源中的项目代码均在经过测试并成功运行、功能正常的情况下上传，请放心下载使用。2. 适用人群：主要面向计算机相关专业的学生（如计算机科学与技术、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程、物联网工程、数学和电子信息等）以及企业员工，具有较高的学习参考价值。3. 不仅适合初学者进行实战练习，也适用于大作业、课程设计和个人项目演示等场景，欢迎下载使用并互相交流，共同进步！
     
  • 多传感器介绍及融合理论与实践
    优质
    本书全面介绍了多种传感器的工作原理及其在数据采集中的应用，并深入探讨了多传感器融合的技术理论和实际操作方法。 该课程主要介绍了各种传感器（如相机、IMU、激光雷达和毫米波雷达）的基础知识及其对比分析，并讲解了如何将这些传感器进行同步（例如联合标定、空间同步等）以及融合方法（如信息融合）。此外，还包含了在Ubuntu系统下配置环境的教程，包括搭建多传感器融合所需的开发环境、点云去畸变及相应问题处理等内容。课程中还包括多个实战项目：比如多相机的同步与数据融合、相机和IMU之间的同步、激光雷达和IMU之间的同步以及不同组合间的融合技术（如LIDAR-RADAR的融合）。 该课程非常适合刚接触视觉SLAM的新手，对于理解自动驾驶中的感知模块非常有帮助。它涵盖了多传感器融合领域的所有核心算法和技术内容。因此，从事毕业设计并研究多传感器融合方向的学生可以参考此课程来促进他们的论文撰写工作。
     
  • 安卓记账本应用源码（适合毕业设计）.zip
    优质
    这是一个专为学生毕业设计准备的安卓平台下的记账本应用程序源代码。它提供了一个全面且易于理解的应用架构，包括账户管理、收支记录等功能模块。此项目旨在帮助学习者掌握Android开发技术及数据库应用技巧。 本站之前也介绍过很多关于安卓理财记账的项目源码，需要更多可以点击记账理财分类查看。本项目也是一个安卓版的记账理财项目源码，自带登录注册功能，第一次使用需先注册一个账号，注意如果设备分辨率小于1280×720可能看不到注册按钮（被挤掉了），这一点作者做的适配不好。另外注册时邮箱和手机验证也没有做，不过没关系了反正也是单机版。注册账号并登录后上方可以看到账单总的收支情况及一个收支比例统计饼状图，在中间部分可以添加账单信息或修改用户信息，下方则按日、月、年来进行详单统计，点击任意一项可查看更详细的条目。本项目有注释，默认编译版本为4.4.2，编码格式为GBK。
     
  • MATLAB代码-数据融合实例：传感器融合示例
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    本资源提供了一个使用MATLAB进行传感器数据融合的实例代码，旨在展示如何结合来自多个传感器的数据以提高估计精度和可靠性。 数据融合的MATLAB代码示例涉及传感器融合与因子图实验的应用场景。该示例包含了以下类型的数据：全球定位系统（GPS）、国际货币联盟晴雨表、相机功能轨迹导航以及各种传感器信息，这些数据以特定格式进行存储。 感谢FFI同事允许共享这些资源！ 提供的可执行文件包括： - 绘制原始数据。 - GPS和IMU的批量融合处理。 - 实现固定滞后算法的GPS与IMU数据融合。 - 利用ISAM2技术实现GPS、IMU与其他传感器的数据整合。 以下为Ubuntu系统下安装依赖项的具体步骤： 1. 安装编译器，cmake，curl及git工具： ``` sudo apt install -y build-essential cmake curl git wget ``` 2. 安装Eigen库及相关数学计算支持包（如BLAS和LAPACK）: ``` sudo apt install -y libblas-dev liblapack-dev libeigen3-dev ``` 3. 获取并安装Sophus库： 使用Git命令克隆GitHub上的Sophus代码仓库，然后进行编译与安装。 在开始项目之前，请根据实际需求选择合适的部分，并按照上述指导完成环境搭建。
     
  • Spark 3.0 大数据入门与实践（1-8天）代码及笔记.zip
    优质
    本资源包含《Spark 3.0大数据入门与实践》课程前八天的学习资料，包括所有核心编程代码和详细学习笔记，适合初学者快速掌握Spark技术。 2021贺岁大数据入门Spark3.0课程简介： 本课程使用官方于2020年9月8日发布的最新稳定版：Spark 3.0.1。课程共包含九个章节，内容涵盖Spark环境搭建、Spark Core基础、Spark Streaming实时流处理技术、Spark SQL数据查询和分析工具、Structured Streaming结构化流处理框架、综合案例实践、多语言开发支持以及针对新版的优化特性介绍与性能调优策略等。
     
  • 传感器融合处理工具的Python代码及相关文件_Jupyter笔记本下载
    优质
    本资源提供用于传感器数据融合处理的Python代码及辅助文档，以Jupyter Notebook形式呈现，方便用户学习和应用先进的数据融合技术。 这些工具是由梅赛德斯团队在开发传感器融合模块过程中创建的。我们暂时按原样提供它们，但如果您发现有改进的空间，请随时提交任何 PR！1. matlab_examples/ 在这里您可以找到用于生成项目示例数据的 Matlab 代码。如果您可以访问 Matlab，请随意使用它来生成自己的数据进行练习。请注意：这不是完成项目的必需步骤，并且您无需拥有 Matlab 许可证。有关更多详情和使用方法，请下载后阅读README.md文件。