状态反馈+状态观测器的demo

simulink中的demo，帮助大家学习理解利用状态反馈和状态感测器改造系统

Kaggle预测房屋价格的全连接层模型

Kaggle预测房屋价格的全连接层模型

softmax网络的两种实现

softmax网络基于d2lzh_pytorch库的两种实现方法，一种是从零开始，一种是调用大量库

SIFT、SURF、ORB特征匹配+RANSAC滤除离群点+图像拼接的matlab实现

分别用SIFT、SURF、ORB做特征匹配要求用绿色线条画出两张图对应的匹配点（出3张图） 再使用RANSAC滤除离群点（参数自行调优）后用绿色线条画出两张图对应的匹配点（出3张图） 然后根据对应点分别计算图B到图A的单应变换矩阵（要求以矩阵形式清晰打印出来并截图，精度保留3位有效数字，出3张图） 根据计算的单应矩阵把第二张图变换到第一张图的坐标系下，与原图通过线性加权的方式融合（权重自行调优），可调用现成库，出3张图。

hough圆变换识别车轮的matlab实现

对图像“wheel”作霍夫圆检测检测车轮（可按照霍夫圆的快速检测算法），要求输出canny边缘检测的二值化图、霍夫圆快速检测得到的参数空间图（类似黑白亮度表示投票数量的图），最后输出车轮的检测图（原图上画有车轮的圆，比如用红色），共3张图。

canny边缘检测识别车道线的matlab实现

对图像“lanes”用canny边缘检测器，输出原始图像的梯度幅值图（可以用sobel）、非极大值抑制后的梯度幅值图、双阈值处理和搜索连接后的梯度幅值图、最后的梯度二值化图（阈值选取尽可能的保留车道线同时减少其他的非车道线），共4张图

频域滤波处理的matlab实现

对三张图的灰度图做傅里叶变换，输出他们的幅值谱，要求频谱原点在图像中心，然后对sobel（x和y方向）、高斯滤波、拉普拉斯滤波器（都是3x3）补零做他们的幅值谱，同样输出中心为零点的图像大小的幅值谱，共4张图像； 然后输出以上滤波器频谱和原始图像以及高斯噪声图像的频谱的乘积后的幅值谱，共8张图； 最后进行傅里叶反变换，得到滤波后的图像，共8张图。

膨胀腐蚀、顶帽黑帽matlab实现

对三张输入图分别做灰度图的膨胀、腐蚀、顶帽运算和黑帽运算，都用3x3的全部的结构化元素，共输出12张图；

高斯、导数、平均、中值、导向、双边、sobel滤波器的matlab实现

包含3X3、7X7的高斯滤波器、平均滤波器，3X3导向滤波器、3X3中值滤波器、3X导数滤波器、3X3sobel滤波器、7X7双边滤波器

蓝牙小车.rar

这是一个完整的蓝牙模块小车的开发资料