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matlab的slam代码基于线和平面的视觉里程计 (LPVO) 该软件包提供了 ICRA 2018 论文的 MATLAB 实现：“通过解耦旋转和平移运动在结构化环境中的低漂移视觉里程计”，仅用于研究和学习。 请注意，此存储库仅包含简化的建议视觉里程计示例代码，以了解 LPVO 在结构化环境中的工作方式。 1. 目标 我们的目标是估计 6-DoF 相机相对于室内结构化环境的运动。 LPVO 联合利用线和平面基元来识别正交结构环境的空间规律。 同时使用 RGB 图像中的线条和深度图像中的表面法线来准确、稳定地感知环境规律。 LPVO 可以跟踪无漂移的旋转运动，同时至少可以看到一个平面和一对平行于曼哈顿世界 (MW) 轴的线。 给定绝对相机方向，我们恢复了最佳平移运动，从而最大限度地减少了反旋转重投影误差。 2. 先决条件 该软件包在 MATLAB R2019b 上在 Windows 7 64 位上进行了测试。 这个包依赖于关键点处理、KLT 跟踪和翻译估计的库。 如果没有在 MATLAB 环境中安装 mexopencv，此包中的 cv.* 函数将无法运行。 请先构建您的操作系统，然后运行

matlab代码左移MovCLUfish 使用数据挖掘从基于个人的模型中可视化鱼类运动模式的工具。 它基于[1]。 简短的介绍 基于空间的基于个体的模型（IBMs）是有用的工具，可用于模拟成千上万的鱼类个体在动态和异构环境中的运动。 处理IBM的输出非常复杂，因为鱼类会根据不断变化的环境条件不断调整其行为。 我们提供了一个名为MovCLUfish的新分析工具，该工具使用数据挖掘来从个体的轨迹中识别出模式。 MovCLUfish被配置为识别与占领（鱼存在区域），聚集动态（鱼个体在存在区域内的分布方式）以及移动性（鱼在子区域之间的移动）有关的鱼类行为特征。 MovCLUfish在特定时间段内的固定时间接收鱼的位置（经度，纬度）作为输入，并在连续的时间戳上执行空间聚类（将它们视为移动对象）。 鱼的位置被分组为簇，其特征（质心，形状，大小，密度）用于提供有关个体空间分布的更多信息。 使用三种内置模式挖掘方法对集群进行分析： 跟踪运动质心（TMC）： TMC旨在检测鱼类随时间的分布变化。 聚集移动集群（AMC）： AMC可视化鱼类聚集随时间在地理上变化的方式， 跟踪鱼类流动性（TFM）： TFM

开关电源是一个线性与非线性相结合的综合系统,给系统的动态研究和设计带来很多不便。本文主要是用状态空间平均法来进行建立模型,它是由美国加里福尼亚理工学院的R．D．MiddlebrOOk于1976年提出的。这种方法不仅简化了计算过程,使各种不同结构变换器的解析模型具有了统一的形式,而且操作性更强,工作人员仍可以用波德图(Bode Plot)或者奈奎斯特(Nyquist)定理来对系统进行系统稳定的判定。

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