非重叠校准

介绍了基于镜像金字塔和非重叠校准方法的视频拼接系统，解决了市场上全景相机无法在非零视差角下无缝拼接靠近相机物体的问题。传统的实时拼接技术需要几何形状信息和手动查找重叠区域特征点，而提出了一种通过标定创建镜像全景实时拼接系统的方法。新方法通过简单的四个固定校准图案完成校准，有效解决了狭窄重叠区域的问题。文章还讨论了实时视频拍摄中捕捉特写镜头的重要性。

Matlab集成的C代码用于自动校准非重复扫描固态LiDAR和摄像头系统。该系统已在Ubuntu 16.04和Ubuntu 18.04上进行过测试，依赖ROS 3.2.5、PCL 1.8、Python 2.X/3.X、OpenCV Python（版本>=4.0）、科学计算库Scikit-Learn、Transforms3D、PyYAML和Mayavi（可选，用于调试和可视化）。安装步骤包括下载存储库及其子模块，编译并安装normal-diff分段扩展，以及使用ROS工具简化校准数据收集过程。

在使用目录中的函数测试库验证软件时，Matlab开发的智能校准软件能够自动进行校准。

CPM 算法（Clique Percolation Method，团渗透方法）是一个蛮实用的网络社区发现算法，适用于社交网络和其他复杂网络的。这个算法的地方在于它能发现重叠社区，也就是同一个节点可以属于多个社区，这在真实世界的网络中常见。CPM 算法通过团（完全子图）来识别网络中的社区结构，如果两个团有 k-1 个节点相连，就可以认为这两个团是渗透的，进而形成一个社区。由于算法不需要事先定义社区结构，它灵活，可以自动发现网络的社区结构。适用场景广泛，比如社交网络、生物网络、合作网络等。用它来复杂网络，能你深入理解群体之间的相互关系，值得试试！

Tableau 的山峰柱形图做得挺巧妙，主要靠柱形的重叠设计实现高低错落的视觉效果。资源里直接给了.twbx模板，省了不少自己调样式的功夫，打开就能用，响应也快，布局也整。你想拿去改改颜色或加点交互都挺方便。 视频也安排得明明白白，图文搭配更容易上手。你要是习惯看视频，可以去西瓜视频看看，或者翻翻B 站的教程，内容还蛮系统的。 顺手推荐几个相关资源：Tableau 基因可视化图适合做多维数据；多度量瀑布图模板也挺有意思的，逻辑清晰；再比如散点图/词云合集，图形丰富，能省不少脑细胞。 如果你想快速做出有层次感的可视化，或者项目时间紧，这份资源用来打底合适。别忘了替换数据源的时候检查字段匹配，避免

在重叠保存方法中，输入数据块大小为N=L+M-1，DFT和IDFT的长度为L。每个数据块由前一个块的最后M-1个数据点和L个新数据点组成，形成一个长度为N的数据序列。为每个数据块计算一个N点DFT。通过附加L-1个零来增加FIR滤波器的脉冲响应长度，并且一次计算并存储序列的N点DFT。第m个数据块的N点DFT的乘法产生：Ym(k)=h(k)Xm(k)。由于数据记录的长度为N，Ym(n)的前M-1个点被混叠破坏，必须丢弃。Ym(n)的最后L个点与线性卷积的结果完全相同。为避免混叠造成的数据丢失，保存每条数据记录的最后M-1个点，这些点成为后续记录的前M-1个数据点。为了开始处理，第一条记录的第一

研究探索了在Matlab环境下进行鱼眼镜头的校准方法，以优化图像处理和视觉识别的准确性。

重叠聚类的数据集真挺香的，尤其你要在 MATLAB 里搞点聚类实验，用起来顺手多了。像20Newsgroup.mat，那可是文本圈的老熟人，新闻主题分类的经典，TF-IDF 一配，跑个 K-means 或者谱聚类都挺合适。 emotions.mat也蛮有意思的，情感那点事你懂的，搞个多标签聚类试试，容易就能看出哪些情绪经常一起出现，比如“愤怒”和“悲伤”，经常组团出场。 还有scene.mat，偏图像方向的，你可以提 SIFT、颜色直方图这些经典特征，想轻松点也能扔给深度模型提 embedding，再跑聚类，结果也还不错。 搞生信的可以看看yeast2417.mat，基因表达的玩法比较多，层次

K-means 算法的老朋友们应该都知道，它在聚类这块算是老大哥了，用来自动把数据分成一堆堆，方便后续。基础原理其实不复杂，核心就是让每个数据点离“自己人”尽近。先选好几个初始中心点，不断分组、算平均、再更新中心，迭代几次，收敛了就结束，整个流程还挺快的。OKM 算法就是在这个基础上加了点料，了 K-means 只能“一对一分组”的问题。它允许一个点属于多个组，像那种一个基因涉及多个生物通路的情况，就挺适用的。如果你做的是多标签分类、文本或者信息检索这类任务，传统 K-means 确实有点吃力，OKM 这类重叠聚类方法就更贴近实际需求。不过 OKM 也有坑，比如在大数据量或者高维数据上还不够稳

这个项目包含两个函数：vec2frames 和 frames2vec。vec2frames 函数通过索引将信号划分为重叠的帧，并可选择应用窗口；frames2vec 函数则通过加权重叠相加合成将帧转换回信号。此外，还提供一个演示脚本来展示这些功能的应用。