2011.7.11-7.15 周总结

本周完成了从串口读取NMEA-0183格式及二进制数据的工作,并在WinCE环境下验证了程序的稳定性。下周计划深入研究Novatel主板说明书、完善数据解析流程、实现星空及轨迹图绘制等功能。
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在这一周中,已经实现了从串口读出数据的过程,包括NMEA-0183格式的数据及二进制格式的数据。

同时对从模拟器读出的数据进行了分析,对照数据说明分析具体消息的内容是否相符,其中发现有1至2项不相符的情况,不知是模拟器的原因还是自身的原因。

模拟器只能发送 GPRMC GPGGA GPGSA GPGSV 四种格式的数据,具体这些数据对应的值该取那些项犹待确定。

还将程序代码在WinCE开发模板上建立了项目并运行通过,目前尚未发现数据丢失等运行异常的情况。

上周没有完成的两项计划是:

1.Novatel主板说明书的详解,说明书的内容很长,阅读困难较大,但非常重要。

2.数据解析这一方面做得仍不够完善,没有对获取的数据处理好格式。

下一周是12天的超长周,在这时间里,大致要完成:

1.详解主板说明书。

2.各个数据项的确定,及格式重整。

3.星空图绘制实现。

4.轨迹图绘制实现。

5.坐标转换。

6.放大、缩小及移动功能。

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本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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