亚洲欧美第一页_禁久久精品乱码_粉嫩av一区二区三区免费野_久草精品视频

蟲蟲首頁| 資源下載| 資源專輯| 精品軟件
登錄| 注冊

時差法

  • 運動人體檢測和二維關鍵點提取

    給出了一種運動人體區域的檢測及其對應的二維關鍵點的提取方法。首先運用幀差法構建一個自適應的背景模型以達到背景初始化和背景更新的目的。接著用減背景法實現二維運動人體區域的檢測。最后將檢測到的運動人體區域,通過運用APAR(anti-paralle lines)區域法實現對運動人體關鍵點的提取。

    標簽: 運動人體檢測 二維

    上傳時間: 2013-10-25

    上傳用戶:lz4v4

  • 本程序是功率譜密度的仿真比較,關于三個信號源的具體情況參見《現代數字信號處理導論》上冊

    本程序是功率譜密度的仿真比較,關于三個信號源的具體情況參見《現代數字信號處理導論》上冊,P202,習題5。 實驗方法:周期圖法、自相關法和協方差法。

    標簽: 程序 功率譜 仿真 信號源

    上傳時間: 2015-07-03

    上傳用戶:佳期如夢

  • 用來產生均勻分布或高斯分布的偽隨機數 (近似白噪聲)

    用來產生均勻分布或高斯分布的偽隨機數 (近似白噪聲),它們可具有不同的均值和方差。用REMEZ算法求交錯點組。用Cholesky分解求ARMA模型的參數并作譜估計。求MA模型的參數 并估計功率譜。 用最小方差法估計序列 的功率譜。

    標簽: 分布 偽隨機 高斯 白噪聲

    上傳時間: 2015-10-24

    上傳用戶:aa54

  • 基于AR模型的現代譜估計

    基于AR模型的現代譜估計,分別實現自相關法,協方差法,Burg法,對比分析性能,及與經典譜估計的比較

    標簽: AR模型 譜估計

    上傳時間: 2016-03-17

    上傳用戶:familiarsmile

  • 含有噪聲的余弦序列

    含有噪聲的余弦序列,分別采用周‘期圖法’與‘改進協方差法’估計序的功率譜

    標簽: 序列

    上傳時間: 2016-03-26

    上傳用戶:hopy

  • 何振亞的現代譜估計.本書全面系統地論述了現代譜估計技術中的各種理論與方法。全書共九章

    何振亞的現代譜估計.本書全面系統地論述了現代譜估計技術中的各種理論與方法。全書共九章,內容包括;純連續譜沽計的AR與ARMA模型參量法、純離散譜與混合譜估汁的正弦組合與阻尼復指數模型參量法、非參量法譜估計的最小方差法與奇異值/特征值分解處理法、應用信息論的墑譜估汁法、多譜(高階譜)估計、二維潛估計與多維陣列譜估計。本書取材廣泛,內容新穎,理論聯系實際,系統性強。

    標簽: 譜估計

    上傳時間: 2013-12-09

    上傳用戶:lgnf

  • 華碩電腦pcb設計規范

    華碩電腦pcb設計規范,內部資料, PCB Layout Rule Rev1.70, 規範內容如附件所示, 其中分為: (1) ”PCB LAYOUT 基本規範”:為R&D Layout時必須遵守的事項, 否則SMT,DIP,裁板時無法生產. (2) “錫偷LAYOUT RULE建議規範”: 加適合的錫偷可降低短路及錫球. (3) “PCB LAYOUT 建議規範”:為製造單位為提高量產良率,建議R&D在design階段即加入PCB Layout. (4) ”零件選用建議規範”: Connector零件在未來應用逐漸廣泛, 又是SMT生產時是偏移及置件不良的主因,故製造希望R&D及採購在購買異形零件時能顧慮製造的需求, 提高自動置件的比例. (5) “零件包裝建議規範”:,零件taping包裝時, taping的公差尺寸規範,以降低拋料率.

    標簽: pcb 華碩電腦 設計規范

    上傳時間: 2013-12-16

    上傳用戶:奇奇奔奔

  • 用Matlab實現現代功率譜估計

    用Matlab實現現代功率譜估計,主要有Levinson法,Burg法,協方差法及修正協方差法,四種方法的結果放到一起進行比較,有詳細的注釋

    標簽: Matlab 現代功率 譜估計

    上傳時間: 2014-01-18

    上傳用戶:2467478207

  • 此程序是針對視頻中的運動目標的檢測

    此程序是針對視頻中的運動目標的檢測,程序中包括了背景建模、背景差法等功能的w4背景建模算法。

    標簽: 程序 檢測 視頻 運動目標

    上傳時間: 2017-07-02

    上傳用戶:hongmo

  • 《機器人學中的狀態估計》中文草稿版

    如何估計機器人在空間中移動時的狀態(如位置、方向)是機器人研究中一個重要的問題。大多數機器人、自動駕駛汽車都需要導航信息。導航的數據來自于相機、激光測距儀等各種傳感器,而它們往往受噪聲影響,這給狀態估計帶來了挑戰。本書將介紹常用的傳感器模型,以及如何在現實世界中利用傳感器數據對旋轉或其他狀態變量進行估計。本書涵蓋了經典的狀態估計方法(如卡爾曼濾波)以及更為現代的方法(如批量估計、貝葉斯濾波、sigmapoint 濾波和粒子濾波、剔除外點的魯棒估計、連續時間的軌跡估計和高斯過程回歸)。這些方法在諸如點云對齊、位姿圖松弛、光束平差法以及同時定位與地圖構建等重要應用中得以驗證。對機器人領域的學生和相關從業者來說,本書將是一份寶貴的資料。

    標簽: 機器人

    上傳時間: 2022-05-23

    上傳用戶:

主站蜘蛛池模板: 平谷区| 盐津县| 绿春县| 调兵山市| 上犹县| 治多县| 潜山县| 青河县| 措美县| 尼玛县| 凤城市| 渝北区| 建瓯市| 金昌市| 阿勒泰市| 宜春市| 柞水县| 昌黎县| 康平县| 凤阳县| 金山区| 利津县| 古交市| 湘阴县| 连城县| 台南县| 安多县| 通辽市| 图片| 拉孜县| 堆龙德庆县| 天台县| 水城县| 万山特区| 库尔勒市| 大关县| 疏勒县| 安阳县| 泌阳县| 邢台县| 若尔盖县|