数据融合matlab代码论文：一种在非约束条件下获取的异构机载LiDAR和光学图像数据的通用高效数据融合方法 由Nguyen，拉瓦尔大学和IMT Atlantique开发的Matlab代码 主文件夹： phd_dev：公共文件夹包含粗注册开发以及其他杂项代码 蛇：致力于蛇模型的早期开发 SR：致力于超分辨率和精细配准 SRSM：专用于遥感MDPI文章中使用的基于超分辨率的蛇模型 R2Sonic：致力于应对R2Sonic悬浮泥沙挑战 注册开发人员： 从LiDAR提取建筑片段 building_region_seg：从LiDAR数据中提取建筑区域，生成建筑遮罩 buildingBoundaryExtraction：提取给定蒙版的边界（作为播种区域） 从图像中提取建筑细分 meanshift_seg_final：运行meanshift分段和过滤，调用MeanShiftCluster MeanShiftCluster： meanshift算法 segmentFiltering ：基于区域过滤区域 building_img_seg_meanshift：使用MBR填充百分比细化均值偏移结果段 段匹

基于EKF的雷达与红外数据融合，通过状态向量融合与量测融合两种方法对多目标进行跟踪-EKF-based data fusion and infrared radar, through state vector fusion and measurement fusion of two methods for multi-target tracking

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码，适合科研人员

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数据融合matlab代码 TristanHuang 个人介绍 2019届毕业研究生-黄美川 :e-mail: 联系方式： :laptop: 个人主页： :octopus: Github： 硕士期间主要工作 读研期间，除了完成既有课程之外，也积极参与到实验室的项目开发中。 1.定位结果的手机终端显示 主要是完成定位结果在手机上的实时显示任务，场景主要有工控新楼 5 楼，新楼 511 室内和教九 526 装修前。 2.免时钟同步、交互式声信号室内定位系统 利用 BeepBeep 原理，建立一种免时钟同步的声信号室内定位系统。具体的原理可以参看实验室往届师兄的毕业论文（文祥计、林峰）。系统主要分为两部分，一部分是声信号信标节点（Android 系统的 smartphone 或者 树莓派），另一部分是待定位目标，即用户的手机。目前需要工作在同一局域网下。 由于适应比赛场地多楼层的需要，将节点网络设置成了两组，与用户交互的信标节点分别是 5 号点和 10 号点，该定位算法需要预知每个点与这两个点之间的距离，需要在实验前测量好并输入进去。楼层的切换导致交互节点的切换，楼层的判别由手机上的气压计变动所决定，在实验前，需设置好各楼层的气压值。

泊松融合matlab代码HDR_and_ReflectionSuppress_Osmosis_Filtering 该存储库包含使用渗透过滤算法的 Matlab 实现，包括多重曝光融合和反射抑制。 渗透过滤是一种基于梯度的方法，它与泊松编辑相似但不同，有时可以作为其替代方法。 算法细节可以参考 中的参考资料。 在这个项目中，我们对最初被表述为泊松方程的两个问题使用渗透过滤，以展示渗透算法作为泊松求解器的替代方案的适用性。 我们使用梯度下降（Adam 优化器）来解决来自 中描述的渗透模型的变分能量。 多重曝光融合 (MEF) MEF 的代码包含在文件夹Osmosis_multi-exposure-fusion/ 中。 键入以下内容运行演示： osmosisFusion.m 该算法基于一些修改。 可以在 中找到我们方法的简要介绍。 渗透能的梯度列于方程式中。 (14) 在 . 结果 | 反射抑制 MEF 的代码包含在文件夹Osmosis_reflectionSuppresion/ 中。 键入以下内容运行演示： osmosis_reflectionSuppress.m 该算法基于（）。 通过将

数据融合matlab代码多模式精神工作量评估信号处理 此存储库包含用于处理生理多模态信号和从中提取特征的代码，如在SMC 2020上发表的题为“使用多传感器融合进行体育活动期间运动伪像-鲁棒性精神工作量评估”的论文中所述 预处理代码 这些是在matlab中实现的。 使用的信号：呼吸，心电图，血容量脉冲，皮肤电React和温度。 呼吸： 用于数据收集的设备：Bioharness 3 从18Hz到6Hz的数据下采样 使用IIR滤波器的低通滤波（<2Hz） 心电图（ECG） 用于数据收集的设备：Bioharness 3 使用五阶IIR滤波器的带通滤波（5Hz-25Hz） 使用基于能量的QRS检测算法提取RR系列（使用MHRV工具箱） 血容量脉冲（BVP） 使用Empatica E4收集的数据 使用五阶IIR滤波器的带通滤波（8Hz-30Hz） 皮肤电React（GSR） 使用Empatica E4收集的数据 下采样至4Hz 随后是分离相成分和补品成分 使用带五阶IIR滤波器的带通滤波器（0.1Hz-1Hz）完成 皮肤温度 使用Empatica E4收集的数据 带有40阶FIR滤波器的低通滤波

数据融合matlab代码CoSpace：从高光谱-多光谱对应中学习常见子空间 洪丹凤，横田直人，乔瑟琳·尚努索，朱孝祥 此工具箱中的代码实现。 更具体地，其详细如下。 引文 如果此代码对您的研究有用且有帮助，请引用论文。 @article{hong2019cospace, title = {Co{S}pace: Common Subspace Learning from Hyperspectral-Multispectral Correspondences}, author = {D. Hong and N. Yokoya and J. Chanussot and X. Zhu}, journal = {IEEE Trans. Geosci. Remote Sens.}, volume = {57}, number = {7}, pages = {4349--4359}, year = {2019}, publisher = {IEEE} } 系统特定说明 该代码已在Windows 10计算机上的Matlab R2016a或更高版本中进行了测试。 如何使用它？ 直接运行demo.m来复

数据融合matlab代码MNIST-NET10 这种复杂的异构融合由两个异构集合FS1和FS2组成： 可以使用以下代码构建＃FS1（CapsNet | MCDNN | DropConnect_2 | CapsNet | MCDNN | DropConnect_1 | DropConnect_2 | Network3 | Dropconnect_2）： 预先训练的CapsNet可从以下网站下载： MCDNN网络是从以下站点获得的： 具有数据增强功能的Network3（请参阅Network3.py） 具有数据增强功能的DropConnect（请参阅DropConnect.py） 可以使用以下代码构建＃FS2（ECOC | PrE | MLP→LS | MLP）： CapsNet作为来自以下方面的数据转换器： 所需的代码（在Matlab中）可从以下位置获得： 可以从以下链接下载本文：

图像融合常见功能，3类共12种图像融合算法，GUI界面，源图像