Advertisement

CSF-Master_布料滤波算法_布料滤波_CSFB料生成_CSF滤波_CSF布料算法_

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
CSF-Master是一款创新的布料滤波工具，采用先进的CSF（Cloth Simulation Filter）算法，实现高效的布料纹理滤波与合成。 CSF布料滤波算法可以用Python和MATLAB实现。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • CSF-Master_布料滤波算法_布料滤波_CSFB料生成_CSF滤波_CSF布料算法_
    优质
    CSF-Master是一款创新的布料滤波工具，采用先进的CSF（Cloth Simulation Filter）算法，实现高效的布料纹理滤波与合成。 CSF布料滤波算法可以用Python和MATLAB实现。
     
  • 布料仿真滤波算法（张吴明教授论文）
    优质
    布料仿真滤波算法是由张吴明教授提出的一种创新性图像处理技术，专门用于提升布料纹理在虚拟环境中的逼真度和动态效果。 张吴明教授在2016年提出了一种用于布料模拟的滤波算法，该算法以新颖的方式进行点云地面点滤波，并且可以简单方便地设置滤波器参数，取得了良好的效果。博客中也对该算法进行了简要介绍。
     
  • 基于MATLAB的机载LiDAR点云CSF布料模拟滤波方法
    优质
    本研究提出了一种创新的机载LiDAR点云处理技术，采用MATLAB平台实现CSF（cloth simulation filter）算法进行数据滤波。该方法通过类比于物理布料的行为特性来优化地面与植被等特征的真实性和清晰度，有效减少噪声干扰并提高细节表现力，在森林、城市建模等领域展现出广泛应用潜力。 机载LiDAR点云滤波-CSF布料模拟滤波（MATLAB代码）
     
  • 粒子滤波算法资料.zip
    优质
    本资料包涵盖了关于粒子滤波算法的基础理论、实现方法及其应用案例。适合初学者与进阶研究者参考学习。 粒子滤波的理解文档及实例代码目前还不够完善，后续可能需要继续编写和添加。这里主要参考了他人的代码。包括粒子滤波算法的文档以及其实现代码。
     
  • 粒子滤波算法PPT教学资料.pptx
    优质
    本PPT为粒子滤波算法的教学材料，涵盖了该技术的基本原理、实现方法及应用实例。适合初学者快速掌握粒子滤波的核心概念和应用场景。 粒子滤波算法是一种用于概率状态估计的统计方法，在处理非线性、非高斯动态系统的估计问题上表现出色。这种算法基于贝叶斯滤波理论，通过使用大量随机样本（即“粒子”）来近似后验概率分布，解决复杂的递推估计问题。 在状态空间模型中，我们通常有一个状态方程和一个观测方程。状态方程描述了系统状态如何随时间演化，而观测方程则将不可直接观测的状态映射到可观察的测量值上。例如，在简单的移动物体跟踪问题中，状态方程可能包括物体的位置和速度，而观测方程则是通过传感器得到的物体位置估计。 贝叶斯法则提供了联合后验分布和条件后验分布的计算方法，但在涉及高维积分的情况下直接计算变得极其困难。粒子滤波的核心思想是利用随机采样的方法（即蒙特卡罗方法）来逼近这一分布。通过从目标分布中抽取大量的样本（粒子），并赋予它们相应的权重，可以将原本的积分问题转化为求和问题，从而实现对后验分布的近似。 在实际应用中，粒子滤波算法包括以下几个关键步骤： 1. 初始化：随机生成一组初始粒子，并分配初始权重。 2. 预测（时间更新）：根据状态方程，每个粒子在下一时刻的状态被预测出来。 3. 评估（测量更新）：根据观测方程，计算每个粒子的观测值，然后依据观测值调整粒子的权重。 4. 重采样：为了避免“粒子退化”问题——即大部分粒子权重趋近于0的情况，采用重要性抽样的策略重新采样粒子，保持粒子群体的多样性。 5. 重复预测和评估步骤，直到得到所需时刻的后验估计。 选择适当的重要性函数是粒子滤波的关键。理想情况下，重要性函数应与条件后验分布相同以最小化权重方差。然而，在实际应用中完全匹配通常是不可能实现的，因此需要找到一个近似函数使粒子能够有效代表后验分布。 重要性权重计算通常涉及当前观测值和预测值之间的比较以及对系统噪声的考虑。随着时间推移如果粒子分布与后验分布偏差增大，则重要性权重方差也会增加导致少数几个粒子权重过大而其余极小，这就是退化问题。为解决这个问题重采样步骤会根据粒子权重概率重新生成新的粒子集确保所有有机会被选中。 粒子滤波算法框架结构图通常展示这些步骤的顺序和相互作用以及如何在不同阶段更新粒子和权重。实际应用中该方法已被广泛应用于机器人定位、目标跟踪及金融预测等多个领域。 总之，粒子滤波是一种强大的概率估计工具通过模拟与调整权重来处理复杂动态系统中的估算问题尽管面临如退化等问题但合理选择重要性函数并执行重采样能提供对高维度非线性问题的有效解决方案。
     
  • 基于FPGA的分布式算法滤波器
    优质
    本项目设计了一种基于FPGA平台的分布式算法滤波器，利用硬件并行处理特性优化信号处理效率与精度，适用于复杂通信系统的实时数据过滤和分析。 本段落提出了一种基于分布式算法实现FIR数字滤波器的设计方案。该设计分为三个主要部分：首先使用Matlab软件生成所需的数据，并利用FDATool工具包来产生所需的滤波系数；然后计算并填充ROM查找表中的数据。第二阶段是采用分布式算法在FPGA上构建实现结构，此方法完全避免了乘法运算，从而优化了资源利用率。最后一步是对基于FPGA的滤波器设计方案进行仿真验证，并将其与通过Matlab模拟得出的滤波结果进行对比，结果显示两者几乎一致，证明电路设计合理且达到了预期的滤波效果。
     
  • 基于FPGA的分布式FIR滤波器算法
    优质
    本研究设计了一种基于FPGA平台的分布式FIR滤波器算法，旨在提高信号处理效率和灵活性。通过并行计算优化资源利用，适用于实时音频与通信系统。 本段落介绍了基于分布式算法的FIR滤波器实现方法。通过改进型分布式算法结构减少了硬件资源消耗，并利用流水线技术提升了运算速度；同时采用分割查找表的方法减小了存储规模，这些优化措施在Matlab和Modelsim仿真平台上得到了验证。对于具备一定动手能力的学生来说，该内容具有较高的参考价值。
     
  • PLL环路滤波器计算资料.rar
    优质
    本资源为PLL（锁相环）环路滤波器的设计与分析提供详细计算资料，包括理论讲解、设计方法及实例分析，适用于电子工程学习和研究。 比较好用的PLL环路滤波器计算小程序可以方便地进行PLL环路滤波器的设计。
     
  • 基于布料模拟的LiDAR点云地面过滤/分割(CSF)方法-CSF(Cloth Simulation Filter)
    优质
    CSF(Cloth Simulation Filter)是一种新颖的LiDAR点云处理技术，利用布料模拟原理有效区分地面与非地面点云数据，提高地面过滤精度和效率。 将点云分为地面测量与非地面测量是生成数字地形模型（DTM）的重要步骤之一。尽管已经开发出了许多过滤算法，但即使是先进的算法也需要设置复杂的参数以达到高精度的要求。为了简化用户操作并促进过滤算法的发展，我们提出了一种新的方法——布料模拟滤波器(CSF)，它只需几个易于设定的整数和布尔类型参数即可完成工作。这种方法基于3D计算机图形学中的布料模拟技术，用于在程序中模仿织物的行为。CSF的具体信息可以在相关文献“Zhang W, Qi J, Wan P, Wang H, Xie D, Wang X, Yan G. An Easy-Use Airborne L”中找到。
     
  • 采用分布式算法的FIR滤波器实现
    优质
    本文探讨了利用分布式算法优化有限脉冲响应（FIR）滤波器的设计与实现方法，旨在提高处理速度和系统效率。通过分解任务并行处理，有效解决了传统集中式计算中的瓶颈问题。 使用VHDL语言实现16阶FIR滤波器，并采用分布式查找表的方法对各个模块进行编程。