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雷达与雨量计数据融合的MATLAB代码-Radar_raingauge_datafusion

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简介：
本项目提供了一套利用MATLAB实现雷达与雨量计数据融合的代码，旨在提升降水估计精度和空间分辨率。适合气象学研究及应用开发参考使用。 数据融合MATLAB代码用于雷达分解以实现雷达与雨量计数据的整合。使用方法如下： 1. 解压档案Code_Merge_RadarRaingauges.zip。 2. 在Matlab中运行Main_script_disaggregate.m脚本。 根据您的具体需求，可能需要调整该脚本中的参数设置。需要注意的是，Radar_disaggregation.7z文件已被视为弃用。

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  • 雷达与雨量计数据融合的MATLAB代码-Radar_raingauge_datafusion
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    本项目提供了一套利用MATLAB实现雷达与雨量计数据融合的代码，旨在提升降水估计精度和空间分辨率。适合气象学研究及应用开发参考使用。 数据融合MATLAB代码用于雷达分解以实现雷达与雨量计数据的整合。使用方法如下： 1. 解压档案Code_Merge_RadarRaingauges.zip。 2. 在Matlab中运行Main_script_disaggregate.m脚本。 根据您的具体需求，可能需要调整该脚本中的参数设置。需要注意的是，Radar_disaggregation.7z文件已被视为弃用。
     
  • 【数据融合】MATLAB源码：结合AIS与雷达的多传感器轨迹融合.zip
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    本资源提供了一套基于MATLAB的源代码，用于实现AIS和雷达数据的集成处理，旨在优化海上目标跟踪系统的性能。通过先进的算法将不同类型的传感器信息有效融合，以提高定位精度及可靠性。 基于AIS和雷达的多传感器航迹融合matlab源码.zip
     
  • 雷达与光学数据的融合技术
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    本研究聚焦于雷达与光学传感器数据融合技术，旨在提高目标识别、跟踪及环境感知能力，在复杂环境中实现更精确和可靠的导航与监控。 欢迎大家相互交流雷达和光学数据融合的相关内容。
     
  • 基于MATLAB的数据融合代码-Extended_Kalman_Filter：展示激光雷达与雷达传感器融合的扩展卡尔曼滤波器实现
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    本项目使用MATLAB开发，通过扩展卡尔曼滤波器技术实现了激光雷达和雷达数据的高效融合，为精确导航和定位提供了强大支持。 数据融合MATLAB代码Term2-项目1：扩展卡尔曼滤波器（作者：阿杰·派迪） 该项目的目标是实现一个能够整合雷达与激光雷达传感器数据并进行目标跟踪的扩展卡尔曼滤波器。 文件结构： ReadMe.md 文件 main.cpp 文件，这是一个由Udacity提供的主要可执行程序。它负责循环读取输入文件中的测量值，并调用融合扩展卡尔曼滤波器以获取预测输出结果。 FusionEKF.h 和 FusionEKF.cpp 文件包含实现的融合扩展卡尔曼滤波器代码。首先设置雷达和激光雷达初始化矩阵，然后根据传感器类型选择相应的卡尔曼滤波器进行处理。 kalman_filter.h 和 kalman_filter.cpp 文件则实现了预测步骤与测量更新步骤的具体内容。 Tools.h 和 tools.cpp 提供了实用工具类以计算均方根误差（RMSE）及雅可比矩阵等。 描述： 简单的卡尔曼滤波器通常用于通过持续利用传感器提供的测量值来不断更新状态预测，从而实现对目标位置和速度的追踪。以下为一个简化的伪代码示例： # 初始化状态 x = [p, v] # 状态包括位置（position）与速度（velocity）。
     
  • 【数据融合】MATLAB源码实现基于AIS与雷达的多传感器航迹融合.md
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    本文介绍了在MATLAB环境下使用源代码进行数据融合的方法，具体针对AIS和雷达两种不同传感器的数据，实施多传感器航迹融合技术。通过结合这两种传感器的优势，能够提高目标跟踪精度和可靠性，在航海、军事等领域具有广泛应用价值。 【数据融合】基于AIS和雷达的多传感器航迹融合matlab源码 本段落档提供了使用MATLAB实现的基于AIS（自动识别系统）和雷达的多传感器航迹融合方法的相关代码。该技术可以有效提高海上交通监控系统的准确性和可靠性，通过结合不同类型的传感器数据来优化目标跟踪性能。
     
  • MATLAB下的KITTI雷达点云和图像数据融合源码
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    本项目提供在MATLAB环境下进行KITTI数据集中的雷达点云与图像数据融合的源代码，适用于自动驾驶研究。 KITTI数据集中雷达点云与图像数据融合的MATLAB源代码适用于自动驾驶环境感知算法研究，适合初学者使用。
     
  • 基于EKF的雷达和红外数据融合MATLAB程序
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    本项目开发了一套基于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的数据融合系统，用于结合雷达与红外传感器信息。采用MATLAB实现高效处理与分析，提升目标跟踪精度及鲁棒性。 基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的雷达与红外数据融合技术通过状态向量融合与测量融合两种方法实现多目标跟踪。
     
  • 基于EKF的雷达和红外数据融合MATLAB程序
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    本项目开发了一套基于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的数据融合系统，用于优化雷达与红外传感器信息的集成效果。采用MATLAB编程实现，旨在提升目标跟踪精度与稳定性。 基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的雷达与红外数据融合技术通过状态向量融合与测量融合两种方法实现多目标跟踪。
     
  • 基于EKF的雷达和红外数据融合MATLAB程序
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    本程序利用扩展卡尔曼滤波（EKF）技术实现雷达与红外传感器数据的有效融合，在MATLAB环境下运行，旨在提高目标跟踪精度。 基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的雷达与红外数据融合技术通过状态向量融合与测量融合两种方法实现多目标跟踪。
     
  • 基于EKF的雷达和红外数据融合MATLAB程序
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    本项目为一款基于扩展卡尔曼滤波算法的数据融合软件，旨在结合雷达与红外传感器信息，提升目标跟踪精度。使用MATLAB编写实现。 基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的雷达与红外数据融合技术，采用状态向量融合与测量融合两种方法实现多目标跟踪。