和声2 手臂 项目大纲 项目名 手臂 队名 冬日士兵 项目期 2018 – 12 – 21 ~ 2018 – 12 – 22 参与竞赛 Harmony Hackathon -> 主办： 发展目标 使用AR的文化教育项目 发展目的 外国游客旅游项目 运用第四次工业革命的核心技术AR技术 益处 韩国文化遗产和地标推广 从增加的游客中产生收入 对 AR 的兴趣日益浓厚 实施环境 Windows 10，Unity 2018.2.18f1 开发语言 C＃ 开发工具 Unity、VisualStudio、3ds Max 管理工具 Git、Dropbox 团队建设 Donghyun Kim : 设计师和开发 Lee Dong-seok : 开发者和团队负责人 Hyungoo Lee : Presentation and PPT and development Lim Hyun : 策划与开发 Changhyun Jung : 艺术家和发展 演示视频

ar-drone-xbox（WebFlight 编辑） 使用 xbox360 控制器控制 Parrot AR Drone 2.0。 Alleszamen.js：Xbox 控制器和 png 流 foto.js：PNG 流 controller.js：Xbox 控制器 auto.js：让无人机自动飞行 app.js：带有视频流、电池状态、3D 模型且可通过 xbox 控制器控制的 Cockpit

该项目分为两个Python 3脚本。 第一个是Calibrate.py，它将相机校准参数输出到文件“ camera_params.txt”。 请注意，对于Calibrate.py，我在处拉出并修改了代码，因此看起来非常相似。 这些是我使用（0，0）和（1.0，1.0）作为光圈大小的结果。 提供的图片： （1.0，1.0）光圈大小 fovx：50.88779098043821 fovy：65.45637670741117 焦距：1.0509188918468453 传真：504.441068086 财政年度：497.912224221 主要点x：419.154103071 主点y：232.983232208 k1：0.0405736467461 k2：-0.0156376898039 p1：-0.00143055555147 p2：0.00744932320996

此函数 AR_MED_FILTER 采用采样频率为 Fs 的输入信号，并应用基于 Yule Walker 方法的 AR 滤波器。 通过最大峰度找到过滤器的顺序。 在应用 od AR 滤波器后，信号通过最小熵反卷积。 这种组合的 AR+MED 方法带出了隐藏在噪声中的轴承故障。 该函数为单独的 AR 绘制两个图形，为 AR+MED 绘制另一个图形例子： 负载（'s4.mat'）; 信号=s4; Fs=12000； ar_med_filter（信号，Fs）； 文件“s4.mat”是从 OR 故障轴承记录的振动信号，采样频率为 12000Hz。 故障频率为161 Hz，并被带出。 该程序基于论文： Sawalhi N、Randall RB 和 Endo H (2007) 使用最小熵解卷积结合谱峰度增强滚动轴承故障检测和诊断。 机械系统和信号处理。 21:2616-2633 该功能基本上是

从华为与第三方洞察数据来看，到2025年AR的市场空间将达到3000亿美金。蔡孟波表示，AR会优先在教育、社交、购物、出行导航和游戏5大行业得到规模应用，AR能够真正推动物理世界与数字世界的融合，让梦想照进现实。

现代功率谱估计和经典功率谱估计是两种常用的功率谱估计，同时也是分析随机信号的常用方法。本文详细介绍了现代功率谱估计中有关AR模型参数的功率谱估计，具体包括自相关算法、Burg算法、协方差算法以及改进的协方差算法，在此基础上又对四种不同功率谱估计方法的性能指标进行了比较分析。在MATLAB仿真软件平台上对AR模型参数的四种不同功率谱估计算法进行了仿真，同时对功率谱估计结果进行了分析比较并得到了预期的谱估计效果。最后从实际应用角度出发讨论了AR模型参数不同功率谱估计算法的特点，以便在应用中能够选择合适的功率谱估计算法。

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