周记?竟然这样开始了MFC的学习,又觉得一切好紧,加油。

为了参加compusimu大赛,作者决定紧急学习MFC。尽管时间紧迫,但通过初步接触已认识到MFC的强大,并计划在有限时间内至少完成基础知识的学习。

刚送走了Robocup3D,又迎来了compusimu大赛。选好了题目,竟然发现,使用工具应该是MFC。。。

 

一直打算学MFC,可是后来由于忙、也由于难,推迟了好久,甚至做项目都打算直接用SDK上。这次没有办法,竟然开始了MFC的学习,因为这样一个原因。

 

从昨天开始学习MFC,一上手就发现它的优势,真的是很强大的类库。而且发现这对于做我们的魔方也是非常有用的。早就该学!

 

现在,又是一个时间紧、任务重的情况。

 

15天的比赛时间已经过去了4天,还没开始做。大概的概念已经有了,看了一篇论文,了解了这个题目的大概思路,工具,就是MFC了。现在最关键的就是抓紧时间学会MFC,或者说,至少入门,其实说直观一点就是,用最短的时间看完孙鑫老师的20集50个小时的视频教程。原本看过2集,昨晚开始接着看,现在看到第5集。进度不容乐观。但是我又必须完成!因为我要参与进去,我不要再跟着混。因为我真的很需要这个奖,我要用自己的努力去拼这个奖。我知道,可能组里对这个奖最需要的就是我了,所以我要用自己的努力去争取,不能依靠别人。

 

加油,有点后悔为什么没有早学好MFC,现在学,有点耽误时间,希望来得及。

 

不知道为什么,对拿奖比较乐观,这真的是没有依据的乐观,因为一、还没开始做,还没什么影子,二、自己能力又不够。

 

加油,这真的是一次非常好的机会,much better than Robocup3D。加油,抓住!

 

昨天在那里过了第七次夜,看MFC,明晚可能会是第八次。

 

恩,奋斗拼搏的感觉挺好。加油!希望来得及。

 

Good night,world!

【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:具备一定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,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
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