正阳随想4:AJE PE(一)

作者在AJE组担任多种角色,包括开发人员、系统分析员等,并特别提到了他在AJEPE组的经历,该组成立一年零两个月期间,他担任组长。这段经历不仅让他学到了很多技能,如英语口语,还结识了许多朋友。

在正阳这么多年, 一直都待在AJE组, 不知道是什么原因, 我在AJE什么都做过, 开发人员,小组组长, 系统分析员,还有 需求分析员, 项目经理, 甚至我还写过Parsing Rules, 呵呵, 这可是只有正阳才有的事情. 这些角色,少则干了几个月,多则干了大半年, 这也是因为AJE方向经常发生变动造成的.

这样算起来, AJE PE是我呆的时间最久的一个组了, 从成立一直到正阳结束, 有一年零两个月, 呵呵,我恰好就是AJE PE组的组长.

我在PE组呆的时间最长,并且,我对PE倾注的精力和感情也是最多的, 最起码的是,我在PE交了一大帮的朋友, 这让我后面两年在正阳虽然一直有点郁闷, 但一想起这个,就觉得是值回票价了!

待在PE一年多的时间里, 总得来说,让我学到了很多东西, 也让我得到了很多锻炼的机会, 比如英语口语, 如果不是在PE, 不是Kirk的信任, 我想我的口语也不会长进这么多啊。

在前两篇随想里面,我说得都是大佬级的人物, 那么,由于我对PE的感情最深了, 我当然也要说说我们自己组内的兄弟了, 而且,非常荣幸的是,PE组内,也是个个藏龙卧虎啊!

这里先开个头, 下一篇的PE(不一定就是下一篇随想啊), 就开始讲讲他们了, 我不想在这里排资论辈, 那么,排名不分先后, 就按离我最近的人讲起吧,然后逐个往下排!

那么,第一个,就是坐在我左边的老苏,苏福龙了!

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
本软件实现了种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 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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