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单片机开发 卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm(最优化自回归数据处理算法)”。 对于解决很大部分的问题

卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm(最优化自回归数据处理算法)”。 对于解决很大部分的问题,他是最优,效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年,包括机器人导航,控制, 传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理, 例如头脸 ...
https://www.eeworm.com/dl/648/199686.html
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多国语言处理 卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm(最优化自回归数据处理算法)”。 对于解决很大部分的问题

卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm(最优化自回归数据处理算法)”。 对于解决很大部分的问题,他是最优,效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年,包括机器人导航,控制, 传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理, 例如头脸 ...
https://www.eeworm.com/dl/637/199688.html
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编辑器/阅读器 WinHex v12.8 sr-6 汉化版『一个很不错的16进制文件编辑』 WinHex是一个专门用来对付各种日常紧急情况的小工具。它可以用来检查和修复各种文件、恢复删除文件、硬盘损坏造成的数据丢失

WinHex v12.8 sr-6 汉化版『一个很不错的16进制文件编辑』 WinHex是一个专门用来对付各种日常紧急情况的小工具。它可以用来检查和修复各种文件、恢复删除文件、硬盘损坏造成的数据丢失等。同时它还可以让你看到其他程序隐藏起来的文件和数据。总体来说是一款非常不错的 16 进制编辑器。得到 ZDNetSoftwareLibrary 五星级最 ...
https://www.eeworm.com/dl/626/203059.html
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matlab例程 matlab数据描述工具箱

matlab数据描述工具箱,可用数据描述,可视乎以及检测
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语音压缩 1. 对给定语料估计其基音周期。 要求用MATLAB语言实现有关基音检测算法

1. 对给定语料估计其基音周期。 要求用MATLAB语言实现有关基音检测算法,并给出检测结果。2. 实验语料:aoYiSheng.raw 发音:“茅以升”;时长0.9s;采样率:8kHz;量化精度为16bits/sample;数据格式 LSB,MSB分析帧长:20ms(160样点)总帧数:45 ...
https://www.eeworm.com/dl/627/209040.html
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*行业应用 针对国内环境检测领域内

针对国内环境检测领域内,所使用的美国TSI公司的3321数浓度检测仪的数据格式编写的,可以提取文件和批量改名
https://www.eeworm.com/dl/631/209226.html
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人工智能/神经网络 国外一学者开发的数据描述方法的源代码

国外一学者开发的数据描述方法的源代码,几乎包括了所有的数据描述方法,有SVDD,KSVDD等等,将会是一个很好的用于野点检测和模拟识别的工具箱,可直接使用(本人已用过)
https://www.eeworm.com/dl/650/213240.html
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其他嵌入式/单片机内容 电网参数的测量和检测

电网参数的测量和检测,如何运用VHDL语言设计采集数据控制器,
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*行业应用 logistic、malthus人模型都可以用于预测呈指数增长的数据模型

logistic、malthus人模型都可以用于预测呈指数增长的数据模型,预测未来的人口的等数据,是由人口学家提出的,可用于预测未知的数目,以及检测一些模型所得结果的正确性。
https://www.eeworm.com/dl/631/235979.html
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VC书籍 基于模板匹配与支持矢量机的人脸检测 梁路宏 艾海舟 肖习攀 叶航军 徐光佑 张钹 。本文提出了一种将模板匹配与支持矢量机(SVM)相结合的人脸检测算法。算法首先使用双眼—人脸模板对进行粗筛选

基于模板匹配与支持矢量机的人脸检测 梁路宏 艾海舟 肖习攀 叶航军 徐光佑 张钹 。本文提出了一种将模板匹配与支持矢量机(SVM)相结合的人脸检测算法。算法首先使用双眼—人脸模板对进行粗筛选,然后使用SVM分类器进行分类。在模板匹配限定的子空间内采用“自举”方法收集“非人脸”样本训练SVM,有效地降低了训练的难度。 ...
https://www.eeworm.com/dl/686/237389.html
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