移动视频

针对煤矿井下环境复杂多变、事故频发的现状,研制出一种基于无线传感器网络的煤矿综合监控系统。该系统融合Zigbee无线技术和Web Server,实现井下环境参数监测、人员定位、短消息通信和设备远程控制等功能。

如果你在做移动视频平台的数据，挺推荐了解一下这篇论文《基于网络数据挖掘的移动视频客户数据支撑体系》。它了如何通过数据挖掘技术来提升视频平台的用户行为，你从海量数据中提取用户的兴趣和需求，进而个性化服务。它提出的系统框架涉及数据收集、预、挖掘建模等多个环节。对于那些想要把数据转化为精准营销和用户体验的开发者来说，挺有参考价值的，是如果你也在做大规模的数据，建议看看。数据的技术、挖掘算法模型比如分类、聚类、关联规则学习等都有涉及，可以你更加高效地理解用户行为和需求。作者的研究也给了一些思路，如何通过网络数据挖掘，平台应对用户需求增长的挑战。

SQLite 是一款轻量级数据库，适用于移动端应用。我之前尝试过多种安装方式，最终成功部署。

在数据库课程设计中，我们致力于开发一个移动端有偿视频网站的解决方案。这个项目涵盖了SSH框架和HTML技术的应用，实现高效的数据库设计与管理。通过这一毕业设计，学生将能够深入理解数据库系统的运作机制。

MatLAB代码被用于处理移动平面机器人上仰视摄像机捕获的视频，以估计机器人在环境中不同气球（地标）的姿态和位置。当前实现基于SURF特征的相似性变换来计算视觉里程计，尽管存在累积误差和不同亮度条件下的挑战。HSV颜色空间被用于帮助准确找到地标的位置。

介绍了MIMO信道、奥村哈塔模型以及SSB信号调制与解调的详细内容，附带.m文件。

点击链接观看如何利用该工具箱进行操作： https://www.mathworks.com/videos/series/student-competition-mobile-robotics-training.html 。使用模拟地图生成器应用导入格式化的地图、草图或课程场地图片，生成适用于线路跟随和障碍物检测应用的虚拟地图。结合移动机器人培训库中的模块（如编码器、线传感器和超声波传感器仿真），模拟闭环移动机器人系统。该库包含一个机器人仿真器，可视化差分驱动机器人的运动学。

此功能允许用户将输入的视频按需分割为多个子视频。用户可通过函数输入或GUI控制（使用imrect函数）定义每个片段的尺寸。这一功能可以看作是concatVideo2D的补充，特别适用于需要一次处理多个子视频的场景。与Matlab的imcrop函数结合使用，可以通过apply2VideoFrames.m函数实现类似的效果。

function [mvAvgData] = FnMvAvgData(originData,m,n,mvStep) %% m x n移动平均数据originData %输入% originData: 待处理的数据 % m,n: m x n移动平均 % mvStep: 移动平均的步长（如2x12移动平均顺序进行, 步长1；月度数据的3x3移动平均按照相同月份进行, 步长12） %输出% mvAvgData: 移动平均后的数据 % lostCount: 缺失的数据的个数

轻量数据库的高性能选手就是它了。SQL Anywhere的跨平台兼容、移动端友好和部署简单，真的挺适合搞移动数据同步的场景。尤其是你需要在销售端、设备上也能离线用数据库，嗯，它就挺合适的。支持Windows、Linux、各种移动系统，兼容性这块不用担心。像什么销售 App、IoT 设备、嵌入式硬件——基本都能用它撑起来，数据来回同步也顺畅。数据同步功能做得蛮扎实，配合 Replication Server 和 Synchronization Manager，可以玩点花活，比如双向同步、定制化策略。用起来灵活，配置也不麻烦，适合不想折腾太多的你。图形化的操作界面对新手蛮友好，配置数据库不用天天敲