EaseJs中regX/regY的用法by凹凸曼大力

AHRS(AttitudeandHeadingReferenceSystem，，俗称姿态参考系统，可以为飞行器提供精确可靠的姿态和航向等导航信息。该产品由加速度传感器、陀螺仪和地磁传感器等组成。通常，卡尔曼滤波器被用作姿态和姿态计算的多传感器数据融合单元。

//哈弗曼编码的实现类publicclassHffmanCoding{privateintcharsAndWeight;//0是字符，1存放的是字符的权值（次数）privateinthfmcoding;//存放哈弗曼树privateinti0;

0卡尔曼OPENCV预测鼠标位置卡尔曼滤波不要求信号和噪声都是平稳过程的假设条件。对于每个时刻的系统扰动和观测误差（即噪声），只要对它们的统计性质作某些适当的假定，通过对含有噪声的观测信号进行处理，就能在平均的意义上，求得误差为最小的真实信号的估计值。因此，自从卡尔曼滤波理论问世以来，

1 空间滤波 1.1 基本概念空间域，在图像处理中，指的是像平面本身；空间滤波，则是在像平面内，对像素值所进行的滤波处理。!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/0daafa04976ff550daa79ae366f301bdfac.png)如上图所示，假

高斯滤波高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值

MySQL—关联（连接）查询知识大纲概述笛卡尔积关联条件内连接\INNERJOIN\外连接\OUTERJOIN\左连接\LEFTJOIN\右外连接\RIGHTJOIN\外连接\FULLJOIN\

均值滤波均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点（x，y），选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y），作为处理后图像在该点上的灰度g（x，y），即g（x，y）∑f（x，y）/mm为该模板中

\\coding:utf8\图像滤波'''图像处理也支持低通滤波(LPF)和高通滤波(HPF)处理OpenCV提供filter2D函数对图像进行滤波处理'''importcv2ascvimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt读取图像img

使用卡尔曼滤波器的高级传感器融合可以在很大程度上校正正常车辆操作中的偏航误差。中的卡尔曼滤波器可以消除俯仰和滚转陀螺仪的误差，通过测量地球重力加速度的加速度计信号可以计算俯仰和滚转。该算法跟踪并校正偏置漂移和角随机游走(ARW)误差。零偏不稳定性(BI)也