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卡尔曼滤波学习笔记
在移动机器人导航方面，卡尔曼滤波是最常用的状态估计方法。直观上来讲，卡尔曼滤波器在这里起了数据融合的作用，只需要输入当前的测量值（多个传感器数据）和上一个周期的估计值就能估计当前的状态，这个估计出来的当前状态综合考量了传感器数据（即所谓的观察值、测量值）和上一状态的数据，为当前最优估计，可以认为这个估计出来的值是最可靠的值。由于我们在SLAM中主要用它做位置估计，所以前面所谓的估计值就是估计位置坐标了，而输入的传感器数据包括码盘推算的位置、陀螺仪的角速度等（当然可以有多个陀螺仪和码盘），最后输出的最优估计用来作为机器人的当前位置被导航算法以外的其他程序所调用。
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rx560bios（三星显存）4G
【实例简介】RX560提取BIOS 三星显存（4g）频率：1200，显存频率：7000。需外接供电.
注意：本BIOS为公版显卡提取，只有896sp。
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台湾李宏毅教授关于深度学习PPT
该文档是台湾李宏毅教授讲解的深度学习PPT，特别适用于初学者。
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emd 的改进版程序ceemd
emd 的改进版程序ceemd,在emd加噪声的基础上，减去了emd的噪声，这使得噪声得到抑制。
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可用于检测图像被篡改位置的脆弱水印
可用于检测图像被篡改位置的脆弱水印matlab实现
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彩色图像分割MATLAB
基于HSV彩色空间的图像分割，包含测试图片，MATLAB源程序，可以参考一下
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自适应平方根中心差分卡尔曼滤波算法在捷联惯性导航系统大方位失准角初始对准中的应用
一种自适应平方根中心差分卡尔曼滤波算法（ASRCDKF），并应用于捷联惯性导航系统（SINS）大方位失准角初始对准中。ASRCDKF 算法以中心差分变换为基础，基于平方根滤波能够克服发散的思想，利用协方差平方根代替协方差参加递推运算，并将自适应估计原理引入该算法中，不仅克服了扩展卡尔曼滤波产生线性化误差和计算雅可比矩阵的不足，而且减小了计算量，保证了数值稳定性。同时，ASRCDKF 算法解决了传统滤波算法过度依赖系统动态模型和噪声统计特性先验知识的问题。通过滤波仿真，进一步表明了ASRCDKF 算法在SINS 大方位失准角初始对准中的有效性和优越性。
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利用审查元素漏洞无限撸发卡网CDK
审查元素是Google Chrome浏览器提供的一项服务功能，用户只需右键点击“审查元素”（名字），即可打开Chrome Inspector，获得网页各种元素的加载时间、Javascript函数、Object等信息。 本次教程为教大家利用审查元素无限撸发卡网CDK（非所有发卡网通用） 本教程权供与学习于参考
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一个SVPWM逆变模块
SVPWM控制器仿真模块，模块分配比较清晰
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Java串口通讯及串口调试助手
java串口通讯及串口调试助手
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