红外寻迹

如果你对智能小车设计感兴趣，是基于单片机的方案，这个项目挺有意思的。它的关键特点就是红外寻迹和自动避障功能，能让小车在复杂环境中自如地前进。通过结合传感器和单片机的控制，你可以实现智能路径规划，避免碰撞，提升小车的自主性。适合做一些小型机器人项目或者想挑战硬件控制的开发者。如果你对这些技术有疑问，可以参考下面的资源，你理解更多相关概念。

红外波谱的自动识别算法，用来解析物质成分，真是个挺实用的思路。你如果玩过近红外光谱，就知道预环节有多关键，搞不好就是噪声堆数据。这里配套了一堆相关资源，像是用MATLAB预、傅里叶变换提特征，甚至连GUI 界面优化都有，整体思路还蛮系统的。 用MATLAB写光谱代码其实还挺爽的，比如函数调用也方便，界面工具一挂上，实验效率直接翻倍。尤其是这篇可视化工具，对小白来说也算挺友好了。哦，还有个辣椒品种识别的傅里叶变换案例，挺有趣的，别小看这些食材数据，起来也蛮讲究。 做聚类？有多光谱算法；做降维？用连续投影法；界面不满意？看看GUI 优化；组合拳打下来，思路清晰，值得你花点时间研究下。 如果你也在搞

红外波谱的结构解析思路，真是做未知物时挺常用的一招。是你手里只有个光谱图，其他信息都没有的时候，用它来锁定官能团，效率还蛮高。嗯，IR 图谱里的吸收峰基本都能和某些特征结构挂上钩，比如 C=O、O-H、N-H 之类的。 未知物 1 的例子蛮典型的，从图谱看，强吸收出现在1700cm⁻¹左右，八成是羰基，在3300cm⁻¹也有宽峰，是羟基或者胺基。结合起来判断，结构不难猜了。 哦对了，如果你想深入搞懂这个思路，推荐你看看相关的代码或模型设计文章，比如用Matlab开发的波谱半径算法，或是并行的结构优化模型，都挺有的。 还有几个链接也不错，像Oracle结构解析、PostgreSQL的存储结构，还

这篇文章提供了关于matlab预处理近红外光谱的代码，并配有详细介绍，方便直接在matlab中使用。

使用Matlab进行红外目标的图像跟踪处理涉及多个图像处理方面的代码。这些代码包括了图像增强、目标检测和跟踪算法的实现。Matlab的强大功能使得处理复杂红外图像变得更加高效和精确。

Matlab开发红外线图像软件，涉及FTIR图像数据处理。

该软件专为µ-FTIR图像分析而设计，同时支持多种FTIR图像处理需求。内置PCA、聚类分析和感兴趣区域工具，可用于光谱切割、归一化及背景校正，支持OMNIC（.map和导出的.csv）和OPUS导出的*.000文件格式。

本研究利用傅里叶变换红外光谱技术，结合主成分分析和系统聚类分析，对不同品种辣椒进行鉴别。实验测试了五种辣椒共计50个样品的红外光谱。结果显示，五种辣椒的红外光谱整体相似，但在 1800～800 cm-1 范围内存在细微差异，包括峰位、峰形和吸收强度的变化。 为突出差异，对原始光谱进行二阶导数处理，发现五种辣椒在该范围内的二阶导数光谱存在显著差异。利用该范围内的二阶导数光谱数据，对 50 个样品进行聚类和主成分分析。结果表明，聚类分析的正确率为 100%，主成分分析的正确率达到 98%，能够有效区分五种辣椒品种。 研究结果表明，傅里叶变换红外光谱技术结合统计分析方法可以有效区分不同品种的辣椒

利用基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的方法，对雷达和红外数据进行融合，采用状态向量和量测融合两种策略进行多目标跟踪。

视频图matlab代码主页：论文“基于全局时间表示的CNN用于红外动作识别”的代码抽象。红外人体动作识别具有多种优势，对光照、外观和阴影变化不敏感。现有方法虽有基于空间或局部时间信息，未考虑全局时间信息对视频中身体运动的更佳描述。本研究提出光流堆叠差异图像（OFSDI）作为新的全局时间表示形式，综合局部、全局和空间时间信息，从红外动作数据中提取鲁棒且判别性强的特征。利用局部、空间和全局时间流应用CNN获取有效的卷积特征图，并通过轨迹约束池聚合为三流轨迹合并的深度卷积描述符（TSTDD）。采用局域约束线性编码（LLC）方法提高特征鲁棒性，并通过线性SVM对动作数据进行分类。实验在红外动作识别数据