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ESTARFM数据融合代码。

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简介：
ESTARFM算法在数据融合领域被广泛认可为一项具有代表性的代码实现。该代码依托于GPU进行训练，并包含了完整的代码模块以及相应的测试数据集。研究人员可以根据自身需求下载相关领域的研究成果，并且确认其可运行性。

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  • ESTARFM数据融合代码
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    ESTARFM数据融合代码是一款用于处理和分析遥感影像的专业软件工具包，能够有效结合不同时间、空间分辨率的卫星图像数据，生成高质量的地表覆盖信息。 ESTARFM算法是数据融合领域中的经典代码。本代码基于GPU进行训练，并包含代码部分和测试数据部分。对于相关领域的研究者来说，这是一个可以下载并用于研究的资源。经亲测证明该资源可用。
     
  • 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。
     
  • 遥感影像时空融合的ESTARFM算法：增强时空自适应融合技术
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    简介：本文介绍了ESTARFM算法，一种用于遥感影像的时空融合技术，旨在提高时间序列和空间分辨率数据的融合效果，增强时空信息的一致性和准确性。 对于遥感影像进行时空融合算法计算，只需输入两对影像和一幅预测影像即可运行（在IDL环境中操作）。
     
  • MATLAB数据融合代码-包：包裹
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    本资源提供了MATLAB环境下实现的数据融合算法代码集合，涵盖多种传感器信息融合技术，适用于科研与工程应用。 数据融合matlab代码源代码-FDCNet：通过通道注意机制的前端-后端融合扩张网络是论文“FDCNet：通过通道注意机制的前端-后端融合扩张网络”的实现。 1. 安装pytorch。 2. 克隆这个仓库。 3. 下载ShanghaiTech数据集： 4. 创建目录 `mkdir ROOT/data/original/shanghaitech/`。 5. 将“part_A_final”保存在 `ROOT/data/original/shanghaitech/` 目录下。 6. 将“part_B_final”也保存在同一目录下。 7. 进入 `cd ROOT/data_preparation/`，然后在matlab中运行 `create_gt_test_set_shtech.m` 以创建测试数据的地面真相文件。 8. 同样，在该路径下运行 `create_training_set_shtech.m` 来生成训练和验证集以及相应的地面真相文件。 进行训练时，请按照上述步骤1至6完成设置。
     
  • Matlab中的MRFN：多尺度表示融合网络-数据融合代码
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    简介：本文介绍了一种基于Matlab开发的MRFN模型，即多尺度表示融合网络，用于实现高效的数据融合技术。该模型通过多层次特征提取与融合，增强数据处理能力，提供源代码以供研究和应用。 数据融合matlab代码MRFN多尺度表示融合网络源代码用于以下已在IEEE SPL上发表的论文：于慧，王凯，李艳，《多尺度表示融合与联合多重构自动编码器用于智能故障诊断》，IEEE信号处理快报，2018年，第25卷（12）期：1880-1884。如果您发现本段落有用，请在您的研究工作中引用我们的论文。谢谢。 如何使用代码： 运行环境：Windows7, Matlab R2014b 源数据：凯斯西储大学 (CWRU) 数据集和机械故障预防技术 (MFPT) 源代码文件位于相关目录下。 在CWRU数据集上重现实验结果，您可以从百度网盘下载“Sample_multi_array.mat”文件。此文件是我们在实验中使用的CWRU数据的Matlab格式备份。 为了重新生成报告中的结果，请运行名为run的.m 文件。
     
  • MATLAB代码-数据融合：PET-CT可视化
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    本项目使用MATLAB实现PET与CT影像的数据融合技术，并进行可视化处理，旨在为医学诊断提供更精确、全面的信息。 数据融合的MATLAB代码可以用于处理来自多个传感器或来源的数据，并将其整合成一个统一的形式以便进一步分析。这通常涉及到预处理步骤如校准、滤波以及特征提取，随后是信息融合算法的应用以生成最终的结果。 在开发此类程序时，重要的是选择合适的算法来匹配特定任务的需求和限制条件。例如，在医疗设备中可能需要低延迟的实时数据处理；而在环境监测系统中，则更侧重于长期的数据收集与分析能力。无论应用场景如何，编写高效的MATLAB代码都需要对信号处理理论有深入的理解以及良好的编程技巧。 此外，测试和完善算法同样关键。这包括使用仿真工具来验证假设，并通过实际实验进一步调整参数以获得最佳性能表现。
     
  • 遥感数据融合的算法与代码
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    《遥感数据融合的算法与代码》一书深入探讨了多种遥感图像处理技术，提供了丰富的源代码实例，旨在帮助读者掌握高效的数据融合方法。 遥感数据融合算法及代码展示了一些优秀的技术应用，涵盖了 HIS、HSV、PCA 和小波变换等多种方法。
     
  • NSST融合_fuseVolW.zip_matlab图像融合代码
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    这段代码是基于Matlab编写的NSST（非下采样 shearlet变换）与FuseVolW算法相结合的图像融合程序，适用于多种图像处理场景。 实现基于MATLAB的图像融合算法NSST方法非常有效。
     
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    本资源提供了一套基于扩展卡尔曼滤波算法的数据融合方案，用于整合惯性测量单元（IMU）和全球定位系统（GPS）的数据。通过Matlab实现，适用于研究和教学目的。 基于拓展卡尔曼滤波实现IMU和GPS数据融合的matlab源码。