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RTKLIB最新版本RTKPLOT的重构版，修正了官方发布的错误

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简介：
本工具为RTKLIB最新RTKPLOT版本的重构改进版，专门修复了官方发布中存在的问题和错误，提供更加稳定可靠的软件服务。 1. 绘制卫星的天空图 2. 绘制位置收敛曲线图 3. 绘制信噪比随高度角变化的关系图 4. 分析并绘制伪距、载波相位残差的变化情况

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  • RTKLIB最新版本RTKPLOT的重构版，修正了官方发布的错误
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    本工具为RTKLIB最新RTKPLOT版本的重构改进版，专门修复了官方发布中存在的问题和错误，提供更加稳定可靠的软件服务。 1. 绘制卫星的天空图 2. 绘制位置收敛曲线图 3. 绘制信噪比随高度角变化的关系图 4. 分析并绘制伪距、载波相位残差的变化情况
     
  • PRML错误修正版更新
    优质
    《模式识别与机器学习》（PRML）一书的作者已发布错误修正版更新，针对先前版本中的错误进行了全面修订和改进。 根据勘误表进行修正的马春鹏新版《PRML》书籍已发布，希望对大家有所帮助。
     
  • Notepad++ (7.5.9版本) 官方正版最新版
    优质
    Notepad++ 7.5.9官方正版是一款功能强大的代码编辑器，支持多种编程语言与插件扩展，适用于Windows系统进行高效文本和代码处理。 在国内无法下载到Notepad++的官方正版最新版本。
     
  • NodePad++ (8.4.1版本) 官方正版最新版
    优质
    NodePad++ 8.4.1官方正版提供了一个功能强大的源代码编辑器，支持多种编程语言和文档格式。这款免费软件界面简洁、操作便捷，深受开发者喜爱。 如果觉得有帮助，请点赞支持一下。我通常使用Notepad和Keil5来开发32位代码，这两款工具非常实用。可以解决在Keil5中添加中文注释时出现的乱码问题。
     
  • NPOI官方正版最新版2.4.0
    优质
    NPOI官方正版最新版2.4.0提供对微软Office文档格式的强大支持，允许开发者在没有安装Office的情况下读取和编写Word、Excel及PowerPoint文件。 资源包括：1. NPOI 2.4.0动态链接库，包含 .net2.0 和 .net4.0 两个版本；NOPI.dll；NPOI.OOXML.dll；NPOI.OpenXml4Net.dll；NPOI.OpenXmlFormats.dll。2. SharpZipLib 0.86.0 动态链接库，包括四个不同版本的官方最新原版，并且未做任何改动。
     
  • NPOI官方正版最新版2.4.0
    优质
    NPOI官方正版最新版2.4.0提供强大的.NET环境下操作Microsoft Office格式文件的能力，支持Excel、Word等多种文档处理功能。 资源包含：1. NPOI 2.4.0动态链接库，包括.net2.0和.net4.0两个版本；NOPI.dll；NPOI.OOXML.dll；NPOI.OpenXml4Net.dll；NPOI.OpenXmlFormats.dll。2. SharpZipLib 0.86.0 动态链接库，对应四个不同版本。这些都是官方最新原版，并未进行任何改动。
     
  • RTKLIB-rtklib_2.4.3_B34修正版.zip
    优质
    此文件为RTKLIB软件版本2.4.3 B34的修正版，包含修复错误和改进功能，适用于需要高精度GNSS定位技术的研究与开发者。 RTKLIB是由日本东京海洋大学开发的一个开源程序包，用于标准与精确GNSS全球导航卫星系统的应用。它包括一个可移植的程序库以及几个应用程序。 RTKLIB的特点如下： （1）支持多种定位算法：GPS、GLONASS、QZSS准天顶卫星系统、北斗和SBAS。 （2）支持不同的定位模式及实时与后处理功能，具体更新包括： - 完全支持NavIC (IRNSS)。 - 支持RINEX 3.04版本。 - 增加了BDS-3以及QZSS的新信号的支持。 - 支持RTCM 3.3修正版1的协议标准。 - 添加MT1041/1131-7 (NavIC星历数据/MSM)支持及RTCM 3 MT1230(GLONASS码相位偏差）和RTCWM 3 MT4076（IGS差分GNSS修正信息）的支持。 - GNSS信号标识符调整为L1、L2、L5/L3、L6、L7、L8、L9 -> L1, L2, L3, L4, L5. - 目前仅支持Windows 64位应用程序，移除了对32位应用的支持。 - 支持不同DPI屏幕的缩放显示功能，并重新组织了RTKLIB/app和RTKLIB/data目录结构。 - 明确了许可证条款，详见 RTKLIB/LICENSE.txt 文件。 - 解决了一些已知的问题及GitHub上的问题#461、#477、#480、#514、#540、#547、#555和 #560。
     
  • 可运行的EMD工具箱修正版（修复了hhspectrum中的instfreq.m错误）
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    这是一个经过修正的可运行版本的EMD工具箱，主要解决了hhspectrum模块中instfreq函数存在的错误，提升了整体工具箱的功能和稳定性。 在使用EMD工具箱处理数据时遇到了问题，在尝试运行示例代码后发现出现了错误提示instfreq.m不存在。经过调查研究，我们发现在某些版本的EMD中确实缺少这个函数文件，导致无法正常执行hhspectrum命令。 为了解决这个问题，并帮助其他遇到同样困境的研究者们，我找到了一个完整的instfreq函数供大家分享使用。在尝试安装和测试时，请注意emd工具箱中的install子目录可以忽略不计。可以通过以下简单的示例来验证该解决方案的有效性： ```matlab t = 1:500; t = t * 1/2000; x = sin(2*pi*3*t); y = 0.4*sin(2*pi*7*t); z = x + y; plotimf(z); emd_visu(imf); [A,f,tt] = hhspectrum; [im, tt] = toimage(A); disp_hhs; colormap(jet) ``` 需要注意的是，如果仅使用原版的EMD工具箱而不添加额外文件，则在运行到`hhspectrum`函数时会报错。因此，在执行此命令之前，请确保已经将instfreq.m加入到了工作路径中。 希望这个信息能对大家有所帮助，并且提供了一个包含emd和instfreq功能的版本给大家下载使用，以解决上述提到的问题。
     
  • 可使用的EKF-SLAM错误修正版
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    本项目提供了一种改进的扩展卡尔曼滤波（EKF）同时定位与地图构建（SLAM）算法，旨在纠正原始方法中的误差问题，提升机器人在未知环境中的自主导航精度。 EKF-SLAM（扩展卡尔曼滤波同时定位与地图构建）是一种在机器人导航及自主系统领域广泛应用的算法，用于解决机器人的自我定位以及环境建图的问题。该方法利用扩展卡尔曼滤波器来估计机器人的位置和环境中的特征，并不断更新对地图的理解。 然而，在实现EKF-SLAM过程中，初学者可能会遇到复杂的数学模型和矩阵运算带来的挑战。压缩包中提供的ekfslam_v1.0-meng版本可能修复了网上公开代码的常见错误，为用户提供了一个更可靠的MATLAB实现方案。 EKF-SLAM的核心在于将非线性问题通过雅可比矩阵进行线性化处理，在当前估计状态的基础上更新地图信息。如果线性化过程不准确，则滤波结果可能出现偏差。 该算法包括预测和更新两个主要阶段：在预测阶段，根据机器人运动模型（例如基于轮速计和陀螺仪数据）来估算机器人的新位置；而在更新阶段，通过传感器观测值（如激光雷达或摄像头信息）对估计进行校正。这两个步骤需要迭代执行以达到系统稳定。 修复后的版本可能解决了以下常见问题： 1. **线性化误差**：确保在正确的状态和时间点进行了精确的线性化。 2. **观测模型**：正确处理不同传感器的数据，如激光雷达扫描匹配或视觉特征对应。 3. **状态转移矩阵**：为机器人的实际运动学特性设置合适的运动模型。 4. **测量噪声与过程噪声**：合理估计并赋值给随机噪声以优化滤波器性能。 5. **矩阵操作错误**：避免MATLAB中可能出现的维度不匹配或奇异矩阵等常见问题。 6. **初始化**：良好的初始状态设定有助于加快算法收敛速度，防止发散现象。 此外，作者可能还提供了详细的注释和示例数据以帮助用户理解每一步的操作意义。学习这个修复版EKF-SLAM实现不仅可以掌握其基本原理，还可以了解如何在MATLAB中实施复杂的滤波器算法，这对于机器人定位与建图研究非常有益。 实践中，使用者应先熟悉EKF-SLAM的基本概念，并逐步分析代码以理解各部分功能。通过运行示例数据观察结果可以验证该算法的有效性；同时根据实际硬件和传感器特性调整参数，适应具体应用场景的需求。