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MATLAB典型环节代码-相机模拟(camsim)

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简介:
本资源提供MATLAB环境下用于相机模拟的camsim函数及其相关代码示例。通过该工具,用户可以仿真光学系统中的典型成像过程,适用于教学与科研需求。 MATLAB典型代码بسمالهالرحمنالرحیم-هستکلیددرگnych成功的关键Nasir专案用于变形机载相机模拟前言这是扩展的机载相机仿真,包括几何、光度和时间失真。它可以在线运行(每秒可以生成30帧以上),也可以存储图像以供离线使用。该代码是机器人导航领域不到十年的需求、经验和编码的结果。 它可用于评估在这些类型的失真和参数下的不同图像处理算法: - 飞机安装角度的任意变化 - Kong相机模型几何变形,包括Brown-Conrady 5 参数变形 - 光度失真,包括高斯噪声、渐晕以及总增益(一天中的时间) - 时间失真,包括延迟、运动模糊、卷帘快门和隔行扫描 该仿真假设地球表面具有任意形状,并由卫星或数字高程图定义;或者它也可以仅包含校准图案。飞机在输入路径上移动,而该路径由飞行日志确定,其中包含了离散位置与角度数据(可以包括两到数千个点)。 此外,模拟器还包括普通机载传感器的简单偏置/噪声模拟,例如加速度计、陀螺仪、磁力计(指南针)、压力高度计和GPS。顾名思义,希望该模拟器能在正确的人手中发挥效用。

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  • MATLAB-(camsim)
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    本资源提供MATLAB环境下用于相机模拟的camsim函数及其相关代码示例。通过该工具,用户可以仿真光学系统中的典型成像过程,适用于教学与科研需求。 MATLAB典型代码بسمالهالرحمنالرحیم-هستکلیددرگnych成功的关键Nasir专案用于变形机载相机模拟前言这是扩展的机载相机仿真,包括几何、光度和时间失真。它可以在线运行(每秒可以生成30帧以上),也可以存储图像以供离线使用。该代码是机器人导航领域不到十年的需求、经验和编码的结果。 它可用于评估在这些类型的失真和参数下的不同图像处理算法: - 飞机安装角度的任意变化 - Kong相机模型几何变形,包括Brown-Conrady 5 参数变形 - 光度失真,包括高斯噪声、渐晕以及总增益(一天中的时间) - 时间失真,包括延迟、运动模糊、卷帘快门和隔行扫描 该仿真假设地球表面具有任意形状,并由卫星或数字高程图定义;或者它也可以仅包含校准图案。飞机在输入路径上移动,而该路径由飞行日志确定,其中包含了离散位置与角度数据(可以包括两到数千个点)。 此外,模拟器还包括普通机载传感器的简单偏置/噪声模拟,例如加速度计、陀螺仪、磁力计(指南针)、压力高度计和GPS。顾名思义,希望该模拟器能在正确的人手中发挥效用。
  • 实验中的
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    本文章探讨了实验模拟中常见的几个关键环节,包括设计、执行和分析,旨在帮助读者掌握有效的实验方法与技巧。 【典型环节的电路模拟】是自动控制原理实验的一部分,主要目的是通过电路模拟来理解和分析控制系统中的基本环节,包括比例环节、积分环节、比例积分环节和比例微分环节。这些基础组件对于构成复杂控制系统以及理解与设计自动化系统至关重要。 1. **比例环节**:在电路中,可以通过电阻和电容或电压源构建比例环节,其输出与输入之间存在固定的比例关系。实验过程中通过调整电阻比 R1R2 (k值) 来改变比例系数 K 的大小;当 k=1 时,输入和输出曲线重合;而随着 k 值的增大,输出曲线会按相应比例放大。 2. **积分环节**:由电阻与电容构成。其特性是输出与输入信号的时间积分成正比关系,并且该时间常数 T = RC 决定了积分速度——即 R 和 C 的乘积值越大,则响应越慢;反之则快速变化,实验中通过调整这两个参数可以观察到这种影响。 3. **比例积分环节**:结合了比例和积分两种特性。在电路设计时同时调节比例系数 K 与时间常数 T 可以看到输出不仅有放大效应还随着时间累积而增长的特征;当减小 T 的值,会加速系统对变化的响应速度。 4. **比例微分环节**:通常由电阻、电容和电感构成。这类电路除了具备比例特性外还能引入微分作用——即输出与输入信号的变化率成正比关系,有助于改善系统的瞬态性能并减少超调现象从而提高稳定性。 实验过程中学生需熟悉操作THBDC-1型实验平台及其配套软件,并通过测量分析各环节的阶跃响应曲线来观察参数变化对系统动态特性的影响。此外,还包括设计和搭建模拟电路、记录及解析数据等步骤以加深理论知识的应用能力。 在撰写报告时,内容应涵盖实验目的、设备使用说明、具体内容描述、曲线图解读、原理讲解以及结论总结等方面;并设置思考题引导学生深入探讨相关问题,并分享个人学习心得。通过此类实践练习能够帮助学生们更好地掌握自动控制的基本概念和技巧,在后续控制系统的设计与分析中奠定坚实的基础。
  • 研究中的
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    模拟研究中的典型环节探讨了在科学研究中利用仿真技术进行实验设计、数据分析和模型构建的关键步骤与方法。通过案例分析,介绍了如何优化模拟过程以提高研究效率和准确性。 ### 典型环节的模拟研究知识点总结 #### 实验概览 本次实验旨在通过实际操作深入理解自动控制原理中的典型环节及其动态特性。通过构建不同的模拟电路,观察并分析其阶跃响应,进而掌握各典型环节的工作原理及关键参数对性能的影响。 #### 实验目的与要求 - 掌握典型环节的构建方法:熟悉设计和搭建模拟电路的方法。 - 理解传递函数表达式:了解不同环节的传递函数,并能应用于理论分析中。 - 分析动态特性:通过观察阶跃响应曲线,理解系统参数如何影响其性能。 #### 典型环节概述 1. **典型惯性环节** - 模拟电路由电阻和电容等元件构成。 - 传递函数为 \( G(s) = \frac{1}{Ts + 1} \),其中 \( T \) 是时间常数。 - 阶跃响应表达式:\( u(t) = (1 - e^{-\frac{t}{T}})u(t) \),表示单位阶跃函数的输出。 - 实验步骤包括设置信号源、构建电路和观测阶跃响应等操作,通过测量稳态值及过渡过程时间来确定 \( T \)。 2. **典型比例积分环节** - 该环节包含比例部分和积分部分。 - 传递函数为 \( G(s) = K_p + \frac{K_i}{s} \),其中 \( K_p \) 和 \( K_i \) 分别是比例系数和积分系数。 - 阶跃响应表现为单位阶跃输入下的线性上升趋势,通过测量不同时间点的输出值来估算相关参数。 3. **比例微分+惯性环节** - 该环节模拟电路包括比例微分部分和一个小惯性环节。 - 传递函数为 \( G(s) = K_d s + \frac{1}{T_d s + 1} \),其中 \( K_d \) 是微分增益,\( T_d \) 是微分时间常数。 - 阶跃响应表现为初期快速上升后趋于平稳的特点。通过测量特定点来确定参数。 #### 实验操作流程详解 1. **典型惯性环节** - 准备阶段:使用函数发生器产生周期矩形波信号作为输入。 - 电路构建:根据给定的电路图连接实验装置。 - 数据采集与分析:利用虚拟示波器观测阶跃响应曲线并记录数据,通过曲线计算时间常数 \( T \)。 2. **典型比例积分环节** - 准备阶段:设置信号源和构造电路。 - 数据采集与分析:观察阶跃响应曲线,并根据测量值估算参数。 3. **比例微分+惯性环节** - 准备阶段:构建包含比例微分及小惯性环节的实验装置,设置信号源。 - 数据采集与分析:通过观测响应曲线来确定相关时间常数 \( T_d \)。 #### 实验结果与讨论 实验过程中可以直观地观察到各典型环节的动态特性,并理解电路参数对系统性能的影响。例如,在不同惯性环节中对比时间常数,发现较小的时间常数使系统响应更快;在比例积分环节中验证了积分作用消除静态误差的重要性;在比例微分+惯性环节实验中则可以观察到微分作用提高动态响应的效果。 #### 结论 本实验不仅加深了对典型环节的理解,并且通过实践掌握了构建和分析这些环节的方法。理论预测与实际测量结果的对比进一步验证了理论的有效性,为后续更复杂控制系统的设计奠定了基础。
  • MATLAB示例-F0AM: F0AM
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    F0AM提供了MATLAB中典型环节如比例、积分、微分等控制系统的建模与仿真代码示例,帮助学习者和工程师快速理解和应用控制系统理论。 MATLAB典型代码0维大气建模框架最新公开发布:欢迎通过F0AM.model讨论论坛或电子邮件列表联系。 F0AM是一个用于模拟大气化学系统的用户友好的MATLAB程序,适用于多种应用,包括: - 实验室实验分析解释 - 固定式和移动式平台的现场观测 - Craft.io 和 参数敏感性研究 如果您使用F0AM支持科学出版物,请引用以下参考资料: GMWolfe, MRMarvin, SJRoberts, KRTravis and J.Liao,《0维大气建模框架(F0AM)v3.1》,地球科学模型开发,9,3309-3319,doi:10.5194/gmd-9-3309-2016,2016。 对于问题、建议或错误报告,请通过公共讨论平台发布。若您的问题是敏感的或者希望保持匿名,则可以通过电子邮件联系相关人员(联系方式请查看文档)。 新用户首先下载模型最新版本,在F0AM主目录中找到“F0AM_GettingStarted”文件开始使用。
  • MATLAB-MR-丹普先生阻尼器
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    本资源提供了MATLAB代码用于模拟和分析丹普先生阻尼器在不同条件下的动态响应,适用于工程学生与研究人员进行振动控制的研究。 MATLAB典型代码减震器是由巴西巴拉那联邦理工大学(UTFPR)的研究实验室开发的。该大学位于巴西巴拉那州,是一所公立大学,在控制系统和自动化领域进行研究工作。Labcontrol的科学总监负责管理托管项目,其中一个项目名为“实验”,该项目在实验室测试平台上开展,并且收集的数据存储于GitHub存储库中。 `maincode.m` 是一个 MATLAB 脚本段落件,该脚本调用 Simulink 并生成仿真数据。此外,它还创建了包含从实验室测试平台获取的实时和模拟数据图的数字图像。如需更多关于实验数据的信息,请查阅相关的学术出版物。 为了使用这些代码和数据,您需要在计算机上安装 MATLAB 2017a 或更新版本,并解压缩 ZIP 文件(或克隆 GitHub 存储库)。将 `matlab-code/` 和 `data/` 文件夹添加到您的 MATLAB/Octave 路径中。例如,您可以使用“设置路径”对话框或者通过在命令窗口或启动脚本中运行 addpath 函数来完成此操作。 请确保您正在使用的MATLAB版本为2017a(或更新版本),因为较旧的版本可能会导致代码无法正常工作。
  • MATLAB转换-MATLAB到Python:简易转换工具
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    本文章介绍了一种将MATLAB中的典型环节代码便捷地转换为Python代码的方法和工具,帮助使用者轻松实现编程语言间的迁移。 MATLAB典型代码matlab2python是一个用于将Matlab文件或代码行转换为Python脚本的项目,目前处于Alpha阶段。该项目很大程度上借鉴了VictorLeikehman的工作成果,并围绕SMOP进行包装,但有所不同:它生成的Python模块不依赖于libsmop库而仅使用numpy类;采用np作为numpy的快捷引用方式;调整数组和循环从0开始索引而非1。 此外,项目增加了对Matlab类的基本支持,在构造函数中初始化属性。结果代码虽然“不太安全”,但更接近原始用户编写的Matlab代码风格。实现主要依赖于smop\backend_m2py.py脚本,并直接添加了一些功能替换。在matlabparser\parser.py文件中,项目还实现了对类、导入模块等的额外支持和微调。 整个转换过程简单且高效,通过这种方式可以较为顺利地将Matlab代码移植到Python环境中运行。
  • 自动控制原理中实验报告
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    本实验报告详细记录了基于《自动控制原理》课程中的典型环节进行的模拟实验过程,包括理论分析、实验设计及结果讨论。旨在加深学生对自动控制系统特性的理解与实践应用能力。 典型环节的模拟研究自动控制原理实验报告
  • MatlabCox合-R:
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    本资源提供利用MATLAB实现Cox比例风险模型的代码,适用于生存分析中的数据拟合与模型评估。通过R语言接口增强功能,便于科研和数据分析人员使用。 这是我为客户、同事或我自己编写的各种R和其他代码的地方,用于学习和演示。 尽管许多成熟的R包可以轻松实现大多数功能,但我仍尝试将一些注释良好且概念清晰的代码组合在一起以从头开始构建。 通常使用这些程序包提供示例来比较结果。 最近,我一般创建某种类型的文档而不是标准的*.R文件,因此您也可以检出该存储库。 模型拟合 与各种型号的拟合相关的代码: 一因素随机效应、二因素随机效应... 贝叶斯(主要是斯坦) 具有beta响应的混合模型等 SC和TR 仓库的这一部分已被弃用,但曾经是“短期课程”和“技术报告”的一部分。 请改为查看信息库或转到网站的相关部分,在其中可以找到成品。 其他 一些随机的小项目: FizzBuzz测试、递归地反转字符串、递归换行等。
  • MATLAB中的关分析
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    本代码实现MATLAB环境下的典型相关分析(CCA),适用于处理多变量数据集间的关联性研究,可应用于模式识别、生物信息学等领域。 典型相关分析的MATLAB源代码可以直接运行,适用于典型变化检测及图像处理中的多元变化检测等领域。
  • MATLAB-SINet-V2:搜索与识别网络的第二版
    优质
    SINet-V2是MATLAB环境中用于对象检测和分割的先进搜索与识别网络的升级版本,基于典型控制理论环节优化设计。 MATLAB典型代码隐藏对象检测(SINet-V2, T-PAMI-Minor)的PyTorch实现由我们团队开发。我们的搜索和识别网络(SINet-V2)源码、预测结果及评估工具箱包含在本存储库中,这是我们在CVPR-2020上发表论文《SINet》的期刊扩展版本。 相较于会议版论文, SINet-V2通过两个精心设计的子模块实现了COD领域的新的最先进成果。这两个子模块为邻居连接解码器(NCD)和组反转注意机制(GRA)。详情请参阅我们的论文获取更多信息。 如果您对我们的研究有任何疑问,欢迎随时联系我们;若您使用了评估工具箱进行您的研究,请引用本段落。 更新日志: - 2021年5月16日:代码即将推出 - 2021年5月1日:在实验中更新训练/测试数据集的下载链接。 - 2021年4月20日:发布测试数据集中推理图,详情可见对应位置。 - 2021年2月21日:上传整个项目 - 2021年1月16日:创建存储库 概述: 图一展示了任务关系。 通用对象检测是计算机视觉中最基础且重要的研究领域之一。