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Matlab的edge源代码-highD-dataset：适用于高维数据集

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简介：
本项目提供Matlab中用于处理高维数据集的边缘检测算法源码，基于highD数据集优化实现。适合研究与开发使用。 该存储库包含一系列功能集合，在Matlab和Python中实现对highD数据文件的处理。这些功能涵盖了从数据处理到数据可视化的各个方面。

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  • Matlab的edge源代码-highD-dataset：适用于高维数据集
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    本项目提供Matlab中用于处理高维数据集的边缘检测算法源码，基于highD数据集优化实现。适合研究与开发使用。 该存储库包含一系列功能集合，在Matlab和Python中实现对highD数据文件的处理。这些功能涵盖了从数据处理到数据可视化的各个方面。
     
  • HighD数据集——用于自动驾驶的数据集
    优质
    HighD数据集是专为自动驾驶技术开发的一款高质量数据集合，包含详尽的道路交通场景和车辆行为信息，旨在推动安全驾驶算法的研发与测试。 HighD数据集是一个用于自动驾驶技术研究的数据集合。
     
  • 德国亚琛HighD数据集
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    德国亚琛HighD数据集是由亚琛工业大学交通研究所创建的一个高级驾驶场景数据库，包含丰富的多传感器道路测试数据，旨在促进自动驾驶车辆的研发与验证。 车辆原始轨迹数据包含了车辆行驶过程中的详细记录，包括时间、地理位置和其他相关参数。这些数据对于分析车辆的运行状态、优化路线规划以及保障交通安全等方面具有重要作用。
     
  • 自动驾驶HighD数据集资源领域
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    该领域专注于开发和应用HighD数据集以推动自动驾驶技术的进步，通过分析真实世界中的驾驶行为来优化车辆感知、决策及控制算法。 自动驾驶HighD数据集领域资源提供了丰富的研究材料和技术支持，对于开发和测试先进的驾驶辅助系统具有重要意义。该数据集包含了大量车辆在不同交通状况下的行驶行为记录，为研究人员提供了一个全面的分析平台来评估自动驾驶算法的有效性和安全性。通过利用这些详实的数据，开发者可以更好地理解复杂道路环境中的挑战，并推动无人驾驶技术的进步和发展。
     
  • MATLAB的edge源代码-RMT: RMT
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    RMT项目是基于MATLAB环境下对图像边缘检测函数`edge`的深入研究与实现。该项目提供了自定义算法和参数调整能力，增强图像处理功能。 这段文字描述的是与Giacomo Livan、Marcel Novaes 和 Pierpaolo Vivo 的“随机矩阵简介”相关的Matlab文件集合。所有Matlab 文件的命名都与书中使用的名称一致，因此使用起来应该不会很困难。唯一的例外是 histnorm.m（用于绘制标准化直方图）和 double_factorial.m （被代码 Gaussian_finite_density_check.m 调用）。所有的代码都是在 Matlab R2015b 版本上编写并测试过的。
     
  • MATLAB的edge源代码-GRACE_Matlab_Toolbox: GRACE_Matlab_Toolbox
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    GRACE_Matlab_Toolbox是一款基于MATLAB开发的工具箱，它包含了用于处理和分析GRACE重力数据的多种函数。其中包括了使用MATLAB内置函数edge的源代码，帮助科研人员更高效地进行数据分析与可视化工作。 GRACE_Matlab_Toolbox（GRAMAT）包含一组开源函数用于处理GRACE 2级球面谐波系数乘积。GMT的数据处理功能包括：去除“从北到南”的条纹和平滑，进行球谐分析与合成；减少由GRACE衍生的质量变化引起的泄漏效应，并在时空范围内分析区域质量变化。该工具箱还提供了一个方便使用的Matlab GUI界面。 此工作已在《地球科学信息学》上发表。使用GRACEMatlab工具箱时，请引用以下论文： 1. 冯伟，沉昌民，潘Y，“中国地下水储量变化的卫星重力监测：综述”，遥感2018年第5期，第674页。 2. 冯伟、钟明.J.-M。Lemoine，R.Biancale，H.-T.Hsu和Xia Xia，“利用GRACE数据与地面测量评估华北地区地下水枯竭情况”，水资源研究2013年版。 如果您在出版物中引用了上述论文，请告知我们。
     
  • GVINS 文章及代码资源（含 GVINS-DATASET 代码，不含数据集和 GNSS_COMM 数据集）
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    本页面提供开源的GVINS算法相关文章与代码资源，包含GVINS-DATASET代码库，但不包括实际数据集及GNSS_COMM数据集。 GVINS文章、GVINS源码以及GVINS-Dataset源码（不含数据集）和GNSS_COMM源码的相关内容可以在博客里找到并下载。这里上传的仅包含GitHub上的三个包，方便大家查看源代码。论文中提到的数据集有两个版本，每个都超过20GB，我自己还没下载下来，因为文件太大了！大家一起加油！
     
  • MATLAB飞行轨迹代码-Alfa-Dataset: 阿尔法数据集
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    这个阿尔法数据集包含了用于MATLAB环境中的飞行轨迹模拟和分析的代码资源，为研究人员提供了一个宝贵的工具包来探索航空领域的复杂问题。 航空实验室故障和异常（ALFA）数据集包含从数十次自主飞行收集的数据，旨在用于研究故障检测与异常检测。这些数据分为四个集合： 1. **处理过的数据**：包括47个完全自主的飞行序列，在飞行过程中发生了八种不同类型的故障。每个文件都包含了基本事实和故障时间，并以ROS.bag、CSV以及MAT格式提供。 2. **原始行李文件**：记录了航班期间的手动与自动飞行序列，未经任何处理。这些数据是通过连接到Pixhawk的修改后的ROS包记录下来的，该Pixhawk运行的是经过修改的Ardupilot3.9.0beta1版本。 3. **遥测日志**：来自机载Nvidia TX2计算机的日志文件，它与Pixhawk自动驾驶仪相连。 4. **Dataflash 日志**：在飞行过程中记录于Pixhawk上的数据。这些提供给C++和Python编程语言的使用者使用。
     
  • MATLAB的edge源代码-MSTAR_DeepLearning_Project:基于MSTAR数据集的雷达目标深度学习识别...
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    本项目利用MATLAB的edge函数源码，结合MSTAR数据集，开展雷达目标的深度学习识别研究，旨在提升复杂战场环境下的目标分类精度。 该资源库是我的毕业项目，涉及使用深度学习方法在公共MSTAR数据集上对雷达目标进行分类、检测与识别。主要框架基于caffe和fast-rcnn，并通过MATLAB接口进行了部分定制化改动。 最近还有一篇文章讨论了FPGA上的网络加速技术在我毕业设计中的应用。 该项目应在Windows 7或更高版本的操作系统下运行，且需要确保计算机支持NVIDIA GPU计算功能（如GTX1080和CUDA v8.0）以及某个较新版本的MATLAB（例如2015b）。此外，还需安装Python3.5。建议直接下载并安装Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe，并将其添加到系统环境变量中。 由于该存储库为发行版，因此无需额外的安装和编译操作即可使用。当然也可以通过自行修改代码进行进一步开发。 项目的第一部分集中于标准MSTAR数据集上10类雷达目标分类问题的研究工作。为了防止模型过拟合，在训练过程中采用了随机裁剪等策略。