AdvancesinDirection-of-ArrivalEstimationpdf高清English2005BookDescriptionBecausethedirectiontotargetsisusuallyexpressedbythedirectionofarrival(DOA)oftransmittedsignals,determiningthedirectionofarrival(DOA)ofanysignalisofcriticalimportancetoelectricalengineersworkingonbothcivilianandtacticalapplicationsinradarandcommunications.Thiscutting-edgeresourcepresentsthelatestdevelopmentsinDOAestimationfromtheleadingresearchersinthefield.Thefirstcompiledbookinthefield,thisin-depthreferencecoversawiderangeofkeytopics,fromDOAestimationmethodsandsourcelocalizationproblems,tospecificapplicationsofDOAestimationandexperimentalsetupandresults.PractitionersdiscoverhowDOAestimationisoneofthemainfunctionalrequirementsfordirection-findingsmartantennasinnextgenerationmobileandstealthcommunicationsystems.Thebookalsoservesasanexcellenttextforgraduatestudentsandresearchersstudyinginthisarea.关于DOA估计、波束形成方面的书本人费好大劲才从“国防科技论坛上”下载的，辛苦啊！物有所值

压缩感知信道估计，SAMP,OMP,SWOMP,StOMP，稀疏，sparse

MusicGTD方法针对一维像的散射点提取利用Music估计对散射点进行估计，在此基础上，得到一维像的位置与幅度

在matlab中基于卡尔曼滤波的目标跟踪程序
卡尔曼滤波作为一种在多个领域中被视为一种数学方法，在信号处理和预测方面得到了广泛的应用。
特别是在目标跟踪领域，其应用效果尤为突出。
通过在MATLAB环境下开发目标跟踪程序，我们能够更高效地处理动态环境中目标的定位与预测问题。
本文将对这一主题进行深入解析：首先，介绍卡尔曼滤波的基础知识；
其次，探讨其在MATLAB中的实现方式；
最后，详细分析其在目标跟踪领域的具体应用及其实践步骤。
通过系统的学习和实践操作，可以全面掌握卡尔曼滤波器的设计与应用技巧，从而在实际工程中灵活运用这一重要算法。
卡尔曼滤波作为一种线性最小方差估计方法，是由数学家鲁道夫·卡尔曼于1960年首次提出。
它通过融合多源信息，包括观测数据和预测模型，对系统状态进行最优估计。
在目标跟踪过程中，卡尔曼滤波器能够有效结合历史估计结果与当前观测数据，从而更新目标位置的最新认知。
掌握这一技术不仅能提升信号处理能力，还能为复杂的动态系统建模提供有力支持。
卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用主要包含以下几个关键步骤：1）状态转移模型的建立；
2）观测模型的设计；
3）预测阶段的操作流程；
4）更新阶段的具体实现方式。
每一环节都需要精确地定义其数学关系，并通过迭代计算逐步优化结果。
理解并熟练运用这些步骤，是掌握卡尔曼滤波器核心原理的关键所在。
压缩包中的内容包含以下几部分：1）新手必看.htm文件：这是一份针对编程初学者的详细指南，提供了程序的基本使用方法、参数配置以及常见问题解答等实用信息；
2）Matlab中文论坛--助努力的人完成毕业设计.url：这是一个指向MATLAB中文论坛的链接，用户可以在该平台找到丰富的学习资源和交流讨论区，以获取更多编程技巧和项目灵感；
3） kalman tracking：这是实际的MATLAB代码文件，包含了卡尔曼滤波目标跟踪算法的具体实现。
通过仔细分析这些代码，可以深入了解算法的工作原理及其实现细节。
为了更好地掌握卡尔曼滤波器的应用技术，建议采取以下学习与实践策略：第一，深入理解卡尔曼滤波的理论基础和数学模型；
第二，系统学习MATLAB编程技能；
第三，深入研究并解析相关的代码实现；
第四，结合实际数据进行仿真实验。
通过循序渐进的学习方式，可以逐步掌握这一技术的核心要点，并将其应用于各种实际场景中。

optics算法matlab代码

本资源为利用递推最小二乘算法对永磁同步电机的所有四个参数（定子电阻，转子磁链，d轴和q轴电感进行在线估计的仿真模型和有逆变器死区补偿的参数辨识模型

何恺明等人研究出的基于暗通道的经典图像去雾算法，不仅可以还原图像的颜色和能见度，同时也能利用雾的浓度来估计物体的距离。
(Theclassicfogremovalalgorithmbasedondarkchannel,whichwasdevelopedbyHeKaimingandothers,notonlycanrestorethecolorandvisibilityofimages,butalsocanestimatethedistanceofobjectsbyusingtheconcentrationoffog.)

解密复兴科技-基于隐蔽马尔科夫模型的时序分析方法。
从介绍复兴科技公司着手，深入介绍了HMM模型参数估计、预测与解码问题、隐蔽状态的估计问题、模型选择和模型检验、序列不相关和自相关的马尔科夫状态转换模型，以及MS-AR模型的估计方法等问题，并给出了将HMM模型应用于宏观经济分析和股市波动分析的实例。

标题中的“何凯明去雾算法matalab源代码，可直接运行”指的是采用何凯明博士提出的图像去雾算法，并且提供了相应的Matlab实现，可以直接运行。
何凯明是计算机视觉领域的知名专家，他的去雾算法在图像处理中具有重要地位，常用于改善因大气散射导致的图像模糊问题。
在图像处理中，去雾算法是一种恢复图像清晰度的技术，尤其对于户外拍摄或低能见度条件下的照片尤为关键。
何凯明的去雾算法主要基于物理模型，假设大气层对光的散射可以用一个全局的透射率（transmissionmap）来描述。
这个算法通过分析图像的暗通道特性，估计透射率，并结合全局和局部信息来恢复图像的清晰度。
描述中提到“何凯明博士的图像去雾算法源代码，经调试可直接运行处理模糊图片”，这意味着你将获得一份已经过调试、可以直接在Matlab环境中运行的代码。
这对于学习和研究图像处理技术的人员来说是非常有价值的资源。
你可以直接使用这些代码来处理你的模糊图片，无需从零开始编写算法。
在Matlab中实现图像去雾算法，通常会涉及到以下几个关键步骤：1.**暗通道预处理**：找到图像中最暗的部分，这部分通常是由于雾的影响造成的，可以用来估计大气散射。
2.**透射率估计**：根据暗通道特性，估算出图像中每个像素点的透射率。
3.**大气光计算**：分析图像全局亮度来估计大气光，这是影响图像去雾效果的关键因素。
4.**恢复清晰图像**：利用透射率和大气光信息，通过物理模型对图像进行反卷积，恢复清晰图像。
标签“图像去雾算法”明确了这个压缩包的主要内容是关于图像去雾的算法实现。
文件名称“cvpr09defog(matlab)”可能表明这个算法是在2009年的计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上发表的，而“defog”直接对应了去雾这一功能，表示这是用于去雾的代码。
这个资源对于学习图像处理，尤其是对去雾算法感兴趣的开发者或研究人员非常有帮助。
通过研究和实践这个源代码，不仅可以深入了解何凯明的去雾算法，还可以提升在Matlab中的编程能力，为自己的项目或研究提供强大的工具支持。

基于样条的加速故障时间模型我们提供了一些脚本来估算基于样条的加速故障时间模型，如Pang等人所建议的。
（2021年）。
可以通过运行RCMDBATCH--no-restore--no-saverun.R来运行示例，生成输出和绘图。
文件加载所需的软件包，编译C++代码，并分配一个函数来估计模型。
文件可与renv软件包一起使用，以获取所有已使用的软件包。
参考Pang，M，Platt，RW，Schuster，T，Abrahamowicz，M。
2021。
“基于样条的加速故障时间模型。
”统计医学40：481-497。
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。