搜索资源列表
1
- 本文提出了一种复杂条件下基于子空间梯度方向直方图跟踪的方法，通过大量样本的离线训练构建目标的投影子 空间，并用梯度方向直方图在子空间的投影作为新的目标描述特征．为了满足实时性的要求，采用积分直方图方法 提高粒子特征的计算速度；然后结合粒子滤波方法在子空间中计箅粒子与训练样本集之间的相似度，进而估计目标 的运动参数．实验结果表明，该方法能够在光照变化、噪声干扰、模糊、目标姿态和尺度改变，以及部分遮捎等恶劣条 件下实现准确跟踪，比传统的跟踪方法具有更高的跟踪精度和跟踪鲁棒性，能够满足
music_method
- 空间谱估计music 谱估计方法,估计信号参数-Spatial spectrum estimation music spectrum estimation methods, estimates signal parameters
MATLAB
- 很好的程序哦！可以用于混沌系统的同步研究，对于系统参数未知的网络进行估计，很好！-very good！it is very helpful for our study！
Radar
- 本程序介绍了卡尔曼滤波器在雷达跟踪问题上的应用。通过对雷达测得的距离及方位角参数的估计和预测，较好地实现了雷达对目标的跟踪，说明卡尔曼滤波器在自主或协助导航领域中具有重要的现实意义。-This procedure describes the radar tracking Kalman filter in question on the application. Measured by radar distance and azimuth parameter estimation and fore
CV2_Learn_CameraCalibrator
- 使用opencv2写的，估计相机参数，进行相机标定。-Use opencv2 written estimate camera parameters for camera calibration.
Adaptive_pid
- 在生产过程中为了提高产品质量，增加产量，节约原材料，要求生产管理及生产过程始终处于最优工作状态。因此产生了一种最优控制的方法，这就叫自适应控制。在这种控制中要求系统能够根据被测参数，环境及原材料的成本的变化而自动对系统进行调节，使系统随时处于最佳状态。自适应控制包括性能估计（辨别）、决策和修改三个环节。它是微机控制系统的发展方向。但由于控制规律难以掌握，所以推广起来尚有一些难以解决的问题。 加入自适应的pid控制就带有了一些智能特点，像生物一样能适应外界条件的变化。自适应PID不但可以较好
The-least-squares-fitting
- 最小二乘法平差（least squares method）是在残差向量V和权矩阵P满足Vl’PV为最小的条件下，求取测量值和参数的最佳估值，并进行精度估计的理论和方法。-The least squares fitting
jplv7
- garch工具箱 估计garch模型和garch参数。-garch toolbox very powerful useful toolbox recommended! ! !
ylm
- 现代谱估计的程序，对给定的随机信号利用yule-walker方程进行谱估计与其理想功率谱进行谱估计的对比，并比较参数。-Modern spectral estimation procedures, given the use of yule-walker random signal spectrum estimation equation from its ideal power spectrum spectrum estimation contrast and compare the para
EM
- 实现EM算法的MATLAB仿真程序，利用高斯混合模型实现EM聚类算法，并比较估计参数。-EM algorithm to achieve the MATLAB simulation program, using Gaussian Mixture Model EM clustering algorithm, and compare the estimated parameters.
example_wnestimate
- 利用小波工具完成一幅图像中噪声参数的估计-useing the wavelet toolbox to estimate the noise in a picture
Exercise_2
- 使用最小二乘法的一次完成算法，选择数据长度L=400，加权矩阵为1.计算参数的估计值-Using the least squares method a complete algorithm, select the data length L = 400, the weighting matrix is 1. Calculate estimates of the parameters
Bayesian-Estimates-
- 用R做贝叶斯估计，估计随机微分方程中的参数-Bayesian estimation made by R, the parameter estimates stochastic differential equation
ICM2image_loop
- 对两帧图像进行ICM调试.包含内容：1估计姿态和摄像机内参数；2两幅图做四次金字塔；3利用输入特征点采用ransac算法估计姿态R, T。4sift特征匹配；5摄像机标定。-ICM images on two debugging. Contains: 1 Estimated posture and intrinsic parameters 2 two plans to do four pyramids 3 using the input feature points using ransac
matlab
- test2: 一、 基本最小二乘法一次算法 二、 基本最小二乘法递推算法 三、 最小二乘遗忘因子一次完成算法 四、 最小二乘遗忘因子递推算法 五、 最小二乘限定记忆算法 六、 最小二乘偏差补偿算法 七、 增广最小二乘算法 八、 广义最小二乘算法 test3: 一、 辅助变量自适应滤波算法 二、 辅助变量纯滞后算法 三、 辅助变量Tally原理算法 四、 多级最小二乘算法 五、 各类改进最小二乘算法的特点 test4: 1、 第二类随
ar
- AR模型的定阶和自回归参数，模型方差的估计-Fixed-order AR model and estimated from the regression parameters, the model variance
extreme_fit
- 极值分布的参数的极大似然估计，并绘图比较-Extreme value distribution parameters of maximum likelihood estimation, and drawing comparison
GMM
- 通过应用matlab实现高斯算法，用EM估计GMM的数据参数，并把运算时其遗漏数据补全-Matlab achieved through the application of Gauss algorithm estimates GMM data parameters EM, and the missing data when computing its complement
Wiener
- 设计一维纳滤波器 (1)产生三组观测数据：首先根据s(n)=a s(n-1)+w(n)产生信号s(n)，将其加噪（信噪比分别为20dB,10 dB，6 dB），得到观测数据x1(n), x2(n), x31(n). (2)估计xi(n)，i=1,2,3的AR模型参数。假设信号长度为L，AR模型阶数为N，分析实验结果，并讨论改变L,N对实验结果的影响。 -A Wiener filter design (1) to produce three sets of observations:
BVAR
- var模型的实现。针对var模型的算法，估计模型的参数。并对其进行检验-achieve var model. Var model for the algorithm, the estimated parameters of the model. And its test