图像配准是计算机视觉中诸多问题的基础，基于图像特征的配准方法仍然是该领域的研究热门。为了提高算法的效率，拥有更好的实用性，提出了一种基于FAST-DAISY的遥感图像配准方法。首先运用FAST算法提取特征点，提出分配主方向的方法，利用DAISY算法建立描述符，得到特征点集后，使用RANSAC（随机抽样一致性）算法剔除误匹配点对，最终估计仿射变换参数，利用二次线性插值法得到配准后的遥感图像。实验结果表明，算法对于平移、旋转、灰度差异、地物差异、位置差异、小尺度差异和噪声干扰的遥感图像有较好的配准效果，匹配时间通常介于SIFT与SURF-DAISY算法之间，算法在实用性上有较大优势。

该算法在函数 f 的参数为 x 时确定函数 f，对于 x_L、x_C 和 x_R 的参数，函数的给定值分别为 f_L、f_C 和 f_R。

加载后可在CAD中查看带坐标影像，按说明加载，适合外业测绘人员使用

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根据对时钟同步装置守时误差的分析，提出了一种通过降低测量误差进一步提高守时精度的同步时钟装置设计方案。该方案利用时钟内插方法降低全球定位系统(GPS)秒脉冲周期测量误差，对秒脉冲均值进行余数补偿消除均值计算中的引入误差，从而提高同步时钟装置的守时精度。根据所提方案设计了基于AMBA APB总线的通用高精度同步时钟知识产权(IP)核，并利用ARM Cortex-M0内核在现场可编程门阵列(FPGA)中构建了具有高精度同步时钟IP的片上系统(SoC)进行测试验证。测试结果表明，基于所提方案设计的通用高精度同步时钟IP核所生成的同步时钟精度在20 ns以内，守时误差在每小时300 ns以内。

matlab初学者可以通过此程序能够很好的利用三次样条插值实现曲线拟合，这样便可一举一反三，很好的利用matlab

在这篇论文中,我们提出了一个使用局部支撑径向基函数对三维散乱点进行Hermite插值或逼近的快速曲面重构方法.通过构造给定数据点集的一个层次结构,采用逐层精化的方式实现了全局曲面重构的效果,解决了因使用局部支撑径向基函数导致的问题.另外,设计一个基于逼近误差导向的径向基函数中心点选择策略,减少每层进行插值的数据点,从而使Hermite径向基函数曲面重构方法能处理百万以上规模的点云数据.实验结果显示,我们的方法还适用于极度非均匀分布或带噪声的点云数据的曲面重构.

matlab最邻近内插代码人工智能临床医生：重症监护中的强化学习 强化学习模型的代码，适用于重症监护败血症患者的静脉输液和血管升压药的管理。 与出版相关： 作者：伦敦帝国理工学院Matthieu Komorowski博士，2015-2019年- 研究中使用的2个数据集是： MIMIC-III： eICU-RI：未完全公开提供，此处提供子集： 队列定义：所有符合败血症3定义的成年患者： 该存储库包含： I.Jupyter笔记本在MIMIC-III中执行数据提取（AIClinician_Data_extract_MIMIC3_140219.ipynb） 二。 Matlab代码以识别MIMIC-III中败血症患者的队列（AIClinician_sepsis3_def_160219.m） 三， Matlab代码以重新创建MIMIC-III数据集（AIClinician_MIMIC3_dataset_160219.m） IV。 Matlab代码（AIClinician_core_160219.m）可以： 从MIMIC-III训练数据集中建立500个不同的离散状态和动作MDP模型； 从针对MIMI

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用C#编写的进行拉格朗日插值与牛顿插值的工具类，可用于简单数据处理。