数据融合matlab代码-Embedded:包括学校项目和工作重点

时间:2024-06-11 06:04:37
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文件名称:数据融合matlab代码-Embedded:包括学校项目和工作重点

文件大小:71.19MB

文件格式:ZIP

更新时间:2024-06-11 06:04:37

系统开源

数据融合matlab代码所有代码都发布在Github上。 包括学校项目和工作重点 Python中的应用机器学习/计算机视觉 自动驾驶系统概述和机器学习-有监督和无监督学习 计算机视觉基础 深度学习感知 运动建模和状态估计 本地化和映射 对象追踪 行为计划; 路径规划和车辆控制 安全性以及验证和确认 采纳与影响 此外,我还通过Coursera完成了密歇根大学的Python专业化应用ML MATLAB中的图像处理 简介和人类视觉系统 点操作 空间过滤器 空间频率滤波器 恢复 彩色图像处理 分割 图像和视频压缩 C / C ++的嵌入式系统 路径规划机器人(PCB设计)-Line_Following_Robot Folder 物料搬运概念证明机器人(Report)-Making_Cool_Robots_Reports文件夹 嵌入式游戏开发(C项目)-Fruit_Ninja_Game文件夹 IMU /传感器融合开发(C项目)-mpu-sensor-threads文件夹 内存分配算法代码(C项目)-Half_Fit_Memory_Allocation 射频(RF)-ADS / Qucs模拟 5


【文件预览】:
Embedded-master
----Algorithms:Data Structures Implementation()
--------AVL:Binary Search Tree & Priority Queue ()
--------README.md(166B)
--------Interval Tree()
--------Circular Queue & Dynamic Stack()
----AI:ML()
--------Kalman Filters()
--------Car Detection -YOLO v2()
--------3D Occupancy Grid with ibeo Lux Laser Scanner()
--------Breast-Cancer-Diagnosis()
--------Implementing a two-layer fully connected neural network()
--------Coursera_Shilpan_Applied_Machine_learning_Coursera QG7DYSVF3R9J.pdf(192KB)
--------Lane Detection()
--------README.md(549B)
--------Car Simulation ()
--------Motion Planning()
--------Training a deep network for semantic segmentation()
----Embedded:HW Projects()
--------Fruit_Ninja_Game()
--------Half_Fit_Memory_Allocation()
--------README.md(387B)
--------Line_Following_Robot()
--------mpu-sensor-threads()
--------Making_Cool_Robots_Reports()
----FYDP()
--------Final_FYDP-MoBIUS-Poster.pdf(3.08MB)
--------README.md(899B)
--------Product_report.pdf(4.54MB)
----Image Processing()
--------Lab_3.pdf(4.67MB)
--------Lab_4.pdf(1.6MB)
--------Lab_2.pdf(3.9MB)
--------README.md(591B)
--------Lab_5.pdf(5.16MB)
--------Lab_1.pdf(2.03MB)
----README.md(2KB)
----RF()
--------Design of bandpass microstrip filters.pdf(183KB)
--------ECE671_Project_ShilpanShah_20603389.pdf(1.62MB)
--------README.md(157B)
--------Gunshot detection and location system()

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