贝叶斯滤波器第68页

【Intro2SDC】卡尔曼方程参考

卡尔曼方程参考卡尔曼滤波器方程变量定义-状态向量-状态转移矩阵-误差协方差矩阵-过程噪声协方差矩阵-测量噪音协方差矩阵-用于计算卡尔曼增益的中间矩阵-卡尔曼增益-预测状态和测量状态之差-测量向量（激光雷达数据

ChiangCMBA·2023-02-03 16:00

判别分析-书后习题回顾总结

贝叶斯判别准则计算qt×ft(x)q_{t}\timesf_{t}(x)qt×ft(x)ft(x)=12πσt2×e−12σt2(x−μt)2f_{t}(x)=\frac{1

Alkali！·2023-02-03 15:43

iframe大小自适应_回声消除中的自适应算法发展历程

传统的IIR和FIR滤波器在处理输入信号的过程中滤波器的参数固定，当环境发生变化时，滤波器无法实现原先设定的目标。自适应滤波器能够根据自身的状态和环境变化调整滤波器的权重。

weixin_39750598·2023-02-03 13:17

07｜声学回声消除AEC（1）

目录一.回声产生的原因二.回声消除的基本原理参考信号:回声路径的传递函数：三.自适应滤波器3.1自适应滤波器适用的场景：3.2解决方案：3.3维纳滤波：单讲：维纳解3.3迭代计算算法：3.3.1LMS：

咕噜咕噜day·2023-02-03 13:47

python实现重叠保留法和重叠相加法分段计算卷积

概念在音频信号处理中，卷积是很常见的信号处理方式，例如fir滤波器，卷积的计算公式也非常简单，对于输入信号x(t)x(t)x(t)和系统h(t)h(t)h(t)，卷积的计算公式如下：y(t)=∑m=0Mx

ewan_xu·2023-02-03 13:46

使用卡尔曼滤波器进行回声消除

回声消除的基本原理就是基于自适应滤波器来消除回声，而目前流行的方法基本上都是基于NLMS自适应滤波器算法优化而来，有收敛速度慢、回声消除能力不强、无法快速跟踪回声路径变化等问题。

ewan_xu·2023-02-03 13:16

【卡尔曼】卡尔曼滤波的语音处理应用——matlab

地址：：http://blog.sina.com.cn/s/blog_892508d501012hzg.html这一段时间对现代滤波进行了学习，对自适应滤波器和卡尔曼滤波器有了一定认识，并对它们用MATLAB

酱油p·2023-02-03 13:16

线性卷积、循环卷积与FFT之间的关系

线性卷积与循环卷积在音频信号处理中，卷积是很常见的信号处理方式，例如fir滤波器，卷积的计算公式也非常简单，对于系统h和输入信号x，卷积的计算公式如下：y(t)=∑m=0N−1x(t−m)h(m)y(t

ewan_xu·2023-02-03 13:16

卡尔曼滤波实例——预测橘子的轨迹

獜洛橙的博客-CSDN博客_卡尔曼轨迹预测目录流程一、采用轮廓的方式检测橘子位置（一）滚动条获取阈值（二）获取到图像中的包围橘子对应的白色图形的最小矩形框的信息二、获取橘子检测框的质心三、将质心送入卡尔曼滤波器

javastart·2023-02-03 13:45

【STM32F407&F429&H7的DSP教程】第34章滤波器基础知识

mod=viewthread&tid=94547第34章滤波器基础知识在数字信号处理中，滤波器占有及其重要的地位。数字滤波器是语音处理，图像处理，模式识别，频谱分析等应用的基本处理算法。

硬汉嵌入式·2023-02-03 13:45

梅尔频谱(mel-spectrogram)提取，griffin_lim声码器【python代码分析】

从音频波形提取Mel频谱：对音频信号预加重、分帧和加窗对每帧信号进行短时傅立叶变换STFT，得到短时幅度谱短时幅度谱通过Mel滤波器组得到Mel频谱从Mel频谱重建音频波形Mel频谱转换成幅度谱griffin_lim

明月几时有.·2023-02-03 10:01

学习神经网络从1x1卷积核开始（在inception中的应用）

11卷积是大小为11的滤波器做卷积操作，不同于22、33等filter，没有考虑在前一特征层局部信息之间的关系。

yipala·2023-02-03 08:47

维纳滤波和卡尔曼滤波

文章目录前言一、滤波简介二、匹配滤波器三、维纳滤波器1.时域求解2.维纳-霍夫方程3.系统函数求解例题4.离散维纳滤波器的Z域解5.最佳解例题四、维纳预测1.预测的定义2.纯预测3.一步线性预测的时域解五

西岸贤·2023-02-03 08:12

【自动驾驶】学习卡尔曼滤波（一）——线性卡尔曼滤波

文章目录参考资料1.基本概念1.1先验概率和后验概率1.2贝叶斯公式2.卡尔曼滤波2.1卡尔曼滤波主要公式2.2已知的前提假设2.3预测2.4更新2.5推导3.卡尔曼滤波在无人驾驶汽车感知模块的应用3.1

CHH3213·2023-02-03 08:41

机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习、导航优秀博客/专栏合集

优秀入门博主仅囊括本萌新遇见：谢小小XH:机器学习方面的数学原理总结Physcalの大魔導書：激活函数稀疏激活性的作者，待串门Freedom_anytime：机器学习&深度学习大牛博客专栏总结zhanlijun：剖析过贝叶斯定位会议

heathhose·2023-02-03 07:44

概率统计篇：概率基础（联合概率、条件概率和贝叶斯法则）[第二天]

联合概率：由多个随机变量决定的概率我们就叫联合概率，它的概率分布就是联合概率分布。边缘概率：对于离散型随机变量，我们可以通过联合概率P(x,y)在y上求和，就可以得到P(x)。对于连续型随机变量，我们可以通过联合概率P(x,y)在y上的积分，推导出概率P(x)。这个时候，我们称P(x)为边缘概率。条件概率：条件概率也是由多个随机变量决定，但是和联合概率不同的是，它计算了给定某个（或多个）随机变量的

一眼看穿你·2023-02-03 07:50

python网课人工智能,Python系列课程——人工智能篇简单入门

爬山小虎哥·2023-02-02 22:06

Data-driven 3D human head reconstruction——3D人头重建笔记

图片首先通过卷积神经网络把图片进行分割，使用Gabor滤波器提取头发方向。之后，以标志点为约束求解FLAME面参数化模型。利用人脸图像的高频信息对细节进行增强，并利用反照率参数化模型对纹理进行补充。

Feyily·2023-02-02 17:57

多传感器融合（1）：理论（持续更新中）

文章目录一、不确定性推理二、多传感器融合三、朴素贝叶斯理论四、多贝叶斯估计五、资料汇总一、不确定性推理人工智能4.不确定性推理方法链接：https://blog.csdn.net/lagoon_lala

sangba2019·2023-02-02 15:27

朴素贝叶斯的理解

朴素贝叶斯的理解一、背景朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。

Cool_Pomelo·2023-02-02 13:34

模式分类--贝叶斯决策论2

前面章节介绍了贝叶斯决策论，现在我们将其推广到多个特征、多种状态类别、更一般的损失函数行为。

lishuangw·2023-02-02 13:45

朴素贝叶斯分类器

贝叶斯分类器优点：数据较少任然有效，可以处理多类别的问题缺点：输入数据准备方式比价敏感数据类型：标称型数据朴素贝叶斯决策理论假设有两类数据：A和B假设有两类数据：A和B假设有两类数据：A和B平面直角坐标系上分布着

CODE_WangZIli·2023-02-02 13:12

卷积神经网络是怎么提取特征的

卷积核（convolutionkernel）又称为滤波器（filter）是可以用来提取特征的，其本质是一组权重。图像和卷积核卷积，就可以得到特征值（destinationvalue）。

浮云向晚·2023-02-02 13:03

基于KITTI数据集的无人驾驶感知与传感器融合实现—（2）—图像的梯度空间特征提取

基于KITTI数据集的无人驾驶感知与传感器融合实现—（2）—图像的梯度空间特征提取学习前言一、Sobel边缘滤波器二、主要API介绍 1、Numpy模块 1）```y=numpy.absolute(x

Fire丶Chicken·2023-02-02 13:28

从朴素贝叶斯到贝叶斯网络

从朴素贝叶斯到贝叶斯网络这一段在苦读西瓜书，看到了贝叶斯分类（第七章）后多有感触。

海绵宝宝阿铭·2023-02-02 12:39

阅读笔记——基于机器学习的文本情感多分类的学习与研究

文章目录1文章简介2文本情感分类概述3文本情感多分类项目设计与实现3.1数据处理3.2特征选取3.3线性逻辑回归模型3.4朴素贝叶斯模型4项目结果与分析5总结1文章简介文本分类与情感分类是自然语言处理中基础的领域

AItth·2023-02-02 10:11

一起自学SLAM算法：7.1 SLAM发展简史

-C++编程范式第3章-OpenCV图像处理第4章-机器人传感器第5章-机器人主机第6章-机器人底盘第7章-SLAM中的数学基础7.1SLAM发展简史7.2SLAM中的概率理论7.3估计理论7.4基于贝叶斯网络的状态估计

机器人研究猿·2023-02-02 08:47

预测的日常方法

秋水伊人影·2023-02-02 05:01

PSIFT：Pore Scale-invariant feature transform；毛孔尺度不变特征点

构建尺度空间影像在不同的尺度下用高斯滤波器(Gaussianfilters

卑鄙的我_·2023-02-02 02:20

隐马尔科夫模型

隐含马尔科夫模型通信的本质就是编解码和传输的过程观测信号：发送源的信息：已知的情况下，求得令条件概率达到最大值得那个信息串，即（解码）通过贝叶斯公式，上述公式等价变换为发送端产生信息的可能性（比如说话的人

DeepMine·2023-02-02 00:47

R语言用贝叶斯线性回归、贝叶斯模型平均 (BMA)来预测工人工资|附代码数据

p=24141我们被要求在本周提供一个报告，该报告将结合贝叶斯线性回归，贝叶斯模型平均等数值方法。在本文中，贝叶斯模型提供了变量选择技术，确保变量选择的可靠性。

·2023-02-01 23:55

Albumentations图像增强详解（持续更新）

Notesto_tuple()获取初始化的默认base参数获取初始化的默认transform参数获取随机参数TODOLISTPixel-leveltransformsAdvancedBlur（使用随机选择参数的广义正态滤波器

lh_lyh·2023-02-01 23:09

经典重温：卡尔曼滤波器介绍与理论分析

▊卡尔曼滤波的背景卡尔曼滤波常用于动态多变化系统中的状态估计，是一种通用性强的自回归滤波器。它的由来和NASA登月有关。其发明者鲁道夫.E.卡尔曼在一次访问NASA的时候，发现阿波罗计划中

我爱计算机视觉·2023-02-01 19:29

python代码分析目标跟踪中的卡尔曼滤波

1.什么是卡尔曼滤波卡尔曼滤波（Kalmanfilter）是一种高效的自回归滤波器，它能在存在诸多不确定性情况的组合信息中估计动态系统的状态，是一种强大的、通用性极强的工具。

JianqiuChen·2023-02-01 19:57

K-means，高斯混合模型及其EM步骤详解

作为机器学习算法的一员，不同于SVMs（支持向量机），贝叶斯，logisticregression这些监督学习算法，K-means是一种无监督的聚类算法。这里的K表示类别的个数。

Steven_ycs·2023-02-01 18:52

***机器学习/深度学习调参方法

本文主要整合了网络资源关于调参的一些见解，具体内容如下：一、机器学习调参方法1、超参数调节方法：手动调参需要experiencegridsearch类深度学习“规则搜索”随机搜索类深度学习“随机搜索”自动贝叶斯调参假设我们要调节的参数集为

Sarah ฅʕ•̫͡•ʔฅ·2023-02-01 17:12

指静脉识别工作总结

1.基于八方向滤波器的识别模型IDE：Matlab2016a平台：Windows10;主要工作：1.预处理，方向滤波提取特征，欧式距离匹配;2.使用matlabGUI做了一个简单的交互界面。

Awiny_ImageProcess·2023-02-01 16:53

指静脉代码学习---4.图像预处理(尺度归一化、灰度归一化、图像增强之①直方图均衡化②基于滤波器的图像增强)

一、论文背景1.尺度归一化(调整图像至相同大小)①最近邻插值法②双线性插值③曲线插值三个插值方法放到OpenCV中对应着三个参数

_Brooke_·2023-02-01 16:19

一起自学SLAM算法：第7章-SLAM中的数学基础

-C++编程范式第3章-OpenCV图像处理第4章-机器人传感器第5章-机器人主机第6章-机器人底盘第7章-SLAM中的数学基础7.1SLAM发展简史7.2SLAM中的概率理论7.3估计理论7.4基于贝叶斯网络的状态估计

机器人研究猿·2023-02-01 15:05

利用贝叶斯公式通过python过滤垃圾邮件

朴素贝叶斯公式朴素贝叶斯公式也可以简写为：转载请注明出处：Michael孟良其中:P(A)叫做A事件的先验概率，即一般情况下，认为A发生的概率。

Michael孟良·2023-02-01 13:39

初识激光雷达 SLAM

匹配有很多种方法，可以是基于3D点云匹配的ICP方法，也可以是我们这里给出的基于2D概率地图的直方图滤波器匹配定位。

程序员草帽·2023-02-01 11:53

LED驱动电源EMI整改方案

LED驱动电源EMI整改方案2LED驱动电源EMI整改方案(2012-4-3021:36)1MHZ以内----以差模干扰为主1.增大X电容量；2.添加差模电感；3.小功率电源可采用PI型滤波器处理(建议靠近变压器的电解电容可选用较大些

bigbearger·2023-02-01 11:14

升余弦滚降

很容易想到的是时域sinc函数，其频域是理想矩形滤波器。这就是奈奎斯特第一定律。

胡言且不语·2023-02-01 09:08

多层GCN的over-smooth问题

Thecoefficientsofafilterdeterminetheinformationitcancapture滤波器的系数决定了所捕获的信息FrequencyingraphU1U_1U1相比于U0U

·2023-02-01 09:08

【图像平滑处理 opencv 实现】---滤波器总结(均值滤波，方框滤波，高斯滤波，中值滤波，双边滤波，2D卷积)---后续更新

目录均值滤波方框滤波高斯滤波中值滤波双边滤波2D卷积均值滤波定义：用当前像素点周围N*N个像素值的均值来替代当前像素值。针对边缘像素点，可以只取图像内存在的周围邻域点的像素值均值。python代码：opencv:dst= cv2.blur(src,ksize,anchor,borderType)dst--返回值src--原始图像ksize--滤波核大小一般（3x3）（5x5）越大，参与运算的像素点

是安澜啊·2023-02-01 08:17

【论文翻译】【剪枝】Filter Pruning via Geometric Medianfor Deep Convolutional Neural Networks Acceleration

3.5.2实际加速4.实验4.1实验设置4.2.单分支网络修剪4.3.多分支网络修剪4.4.消融研究4.5.特征图可视化5.结论和未来工作摘要以往的工作利用“小范数-不重要”准则修剪卷积神经网络中的小范数滤波器

weixin_50862344·2023-02-01 08:39

联合概率及其分布、边缘概率及其分布、条件概率及其分布和贝叶斯定理

联合概率及其分布、边缘概率及其分布、条件概率及其分布和贝叶斯定理转存联合概率、边缘概率、条件概率之间的关系“XY的联合概率”=“X基于Y的条件概率”乘以“Y的边缘概率”。

qq_38603174·2023-02-01 08:59

opencv回顾之路Imgproc Module

图像处理模块一.基础图像处理部分：1.图形绘制操作2.图像文本显示3.图像平滑处理（降低图像噪声：g(i,j)=∑(k,i)F(i+k,j+l)h(k,l)）3.1blur()；与均值滤波器类似3.2GaussianBlur

妈妈做的脆皮鱼·2023-02-01 08:44

朴素贝叶斯，中文文档分类

1朴素贝叶斯实现步骤参考地址：https://github.com/gzhold/DataAnalysis/tree/master/sklearn/data/nativeBayes/文件：朴素贝叶斯分类

疯狂的小强_94ee·2023-02-01 05:14

图像卷积操作

滤波器个数。使用一个滤波器对输入进行卷积会得到一个二维的特征图(featuremap)。我们可以用时使用多个滤波器对输入进行卷积，以得到多个特征图。

jubary·2023-02-01 04:59

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