高斯混合概率假设密度滤波器目标跟踪matlab代码及对应论文。
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本人系统辨识课程的全部代码以及报告报告里有所有算法原理。
内容如下：第一章 最小二乘法 11.1 问题重述 11.2 最小二乘法 11.2.1 基本最小二乘法 11.2.2 不需矩阵求逆的最小二乘法 21.2.3 递推最小二乘法 41.3 辅助变量法 61.3.1 一次辅助变量法 61.3.2 递推辅助变量法 71.4 广义最小二乘法 91.4.1 一次广义最小二乘法 91.4.2 递推广义最小二乘法 101.5 夏式法 121.5.1 夏式偏差修正法 121.5.2 夏式改良法 131.5.3 递推夏式法 131.6 增广矩阵法 161.7 自编方法-多阶段最小二乘法 181.8 噪声特性分析 191.8.1 时域波形 201.8.2 均值分析 201.8.3 方差分析 211.8.4 自相关函数分析 211.8.5 功率谱密度分析 221.8.6 总结 22第二章 极大似然法 23第三章 方法比较 253.1 问题重述 253.2 各方法精度对比 253.3 各方法计算量对比 253.4 噪声方差的影响 263.5 白噪声和有色噪声对辨识的影响 27第四章 系统模型阶次的辨识 284.1 问题重述 284.2 按残差方差定阶 284.2.1 按估计误差方差最小定阶 284.2.2 F检验法 294.3 按AKAIKE信息原则定阶 294.4 按残差白色定阶 304.5 噪声对定阶的影响 314.6 三种方法的优劣及有效性 31附录 32

时频分析工具箱中提供了计算各种线性时频表示和双线性时频分布的函数，本帖主要列出时频分析工具箱函数简介，以号召大家就时频分析应用展开相关讨论。
一、信号产生函数：amexpo1s单边指数幅值调制信号amexpo2s双边指数幅值调制信号amgauss高斯幅值调制信号amrect矩形幅值调制信号amtriang三角形幅值调制信号fmconst定频调制信号fmhyp双曲线频率调制信号fmlin线性频率调制信号fmodany任意频率调制信号fmpar抛物线频率调制信号fmpower幂指数频率调制信号fmsin正弦频率调制信号gdpower能量律群延迟信号altes时域Altes信号anaask幅值键移信号anabpsk二进制相位键移信号anafsk频率键移信号anapulse单位脉冲信号的解析投影anaqpsk四进制相位键移信号anasingLipscjitz奇异性anaste单位阶跃信号的解析投影atoms基本高斯元的线性组合dopnoise复多普勒任意信号doppler复多普勒信号klauder时域Klauder小波mexhat时域墨西哥帽小波二、噪声产生函数noiseecg解析复高斯噪声noiseecu解析复单位高斯噪声tfrgaborGabor表示tfrstft短时傅立叶变换ifestar2使用AR(2)模型的瞬时频率估计instfreq瞬时频率估计sqrpdlay群延迟估计三、模糊函数ambifunb窄带模糊函数ambifuwb宽带模糊函数四、Affine类双核线性时频处理函数tfrbert单式Bertrand分布tfrdflaD-Flandrin分布tfrscalo尺度图tfrspaw平滑伪Affine类Wigner分布tfrunterUnterberger分布五、Cohen类双核线性时频处理函数tfrbjBorn-Jordan分布tfrbudButterworth分布tfrcwChoi-Williams分布tfrgrd归一化的矩形分布tfrmhMargenau-Hill分布tfrmhsMargenau-Hill频谱分布tfrmmce谱图的最小平均互熵组合tfrpagePage分布tfrwv伪Wigner-Ville分布tfrriRihaczek分布tfrridb降低交叉项的分布（Bessel窗）tfrridbn降低交叉项的分布（二项式窗）tfrridh降低交叉项的分布（汉宁窗）tfrridt降低交叉项的分布（三角窗）tfrsp谱图分布tfrspwv平滑伪Wigner-Ville分布tfrwvWigner-Ville分布tfrzamZhao-Atlas-Marks分布六、其他处理函数：friedman瞬时频率密度htl图像直线检测中的Hough变换margtfr时频表示的能量momftfr时频表示的频率矩momttfr时频表示的时间矩renyiRenyi信息度量ridges波峰提取plotifl绘制归一化的瞬时频率规律tfrparam前往用于显示时频表示的参数tfrqview时频表示的快速可视化tfrsave保存时频表示的参数tfrview时频表示的可视化

完整英文版IEC62660-1-2018Secondarylithium-ioncellsforthepropulsionofelectricroadvehicles-Part1:Performancetesting（电动道路车辆推进用二次锂离子电池第1部分功能测试），本标准规定了用于推进电动汽车（包括电池电动汽车（BEV）和混合电动汽车（HEV））的二次锂离子电池的功能和寿命测试。
该文件详细说明了测试程序，以获得有关车辆推进应用的锂离子电池的基本特性，涉及容量，功率密度，能量密度，存储寿命和循环寿命。
本文档提供了用于测试用于车辆推进的锂离子电池的基本功能特征的标准测试程序和条件，这对于确保基本功能水平并获得各种电池系统和电池组设计的电池必不可少的条件。
IEC62660-1：2018取消并替代了2010年发布的第一版。

本文采用振荡-放大安装测量了铜蒸气激光5106谱线的增益和饱和能量密度,它们分别为0.2cm~(-1)和22.3μJcm~(-2).并对实验结果进行了讨论.

一些关于多目标跟踪的新的文献，主要是有关概率假设密度（PHD）的

将图像转换为C位图数组一个纯前端的图片取模程序，可将图片转换为C语言格式方式，用于单片机/arduino显示图片。
演示地址设备端使用推荐使用配合本软件进行图片显示顶端取模利用进行取模，可以将灰度转换成点密度。
原图阀值取模顶端取模更新2017.2.8取模软件好多，选择困难症又犯了，为了自救，所以自己做了个2020.4.28这个小软件意外受欢迎，那我再更新下吧2020.5.1新增补充取模功能编译npmingbuild--prod在线乞讨觉得不错，就请star一下

人工智能基础视频教程零基础入门课程第十二章人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。
第一章人工智能开发及远景引见（预科）第二章线性回归深入和代码实现第三章梯度下降和过拟合和归一化第四章逻辑回归详解和应用第五章分类器项目案例和神经网络算法第六章多分类、决策树分类、随机森林分类第七章分类评估、聚类第八章密度聚类、谱聚类第九章深度学习、TensorFlow安装和实现第十章TensorFlow深入、TensorBoard十一章DNN深度神经网络手写图片识别十二章TensorBoard可视化十三章卷积神经网络、CNN识别图片十四章卷积神经网络深入、AlexNet模型十五章Keras深度学习框架

智能手机的衰亡使得手机耗电量急速上升，而成本、电池技术都限制了电池续航时间，在没有办法解决电池续航问题的时候，为用户提供更快的充电速度似乎成了解决手机待机问题理所当然的方法，在这个大背景下，现在的手机快充技术越来越多的被手机厂商们使用和青睐。
　　一：快充技术原理-快速充电原理 　　电池核心仍是锂离子，大多数厂商走的，基本是“开源”和“节流”两条路——电池厂商努力提升能量密度加大容量，芯片厂商则在寻求低功耗方案，但这两者都是有上限的：前者手机便携性所限，后者是是技术限制。
　　既然开源节流效果都不明显，厂商就开始采用“曲线救国“的方案：提高手机的充电速度，从

现代制造技术向着高效率、高精密以及柔性制造方向发展，对数控机床及其夹具提出了高转速、高精度和柔性化要求。
在数控车床中，动力卡盘是最常用的工件夹具,它是机床电主轴与工件之间的连接接口,机床电主轴的转速、扭矩和旋转精度通过动力卡盘传递给工件。
为顺应数控机床高速化发展的要求，液压动力卡盘从气动动力卡盘和电动动力卡盘中脱颖而出,成为中高速数控机床的主流夹具。
利用液压传动功率密度比大的特点,具有夹紧力大、转速高、结构紧凑等优点。
液压动力卡盘在数控机床中得到了非常广泛的应用,已成为中高速数控车床、数控磨床及数控车铣中心必不可少的基础性功能部件。
本次设计的三爪卡盘是利用液压传动原理，来实现卡盘对工件的卡紧或松开。
其控制系统选用的是单片机控制。
利用8255与8051来编程控制行程开关和电磁换向阀的电磁开关，对各个动作分别控制。
再根据这些计算，选择出设计中的液压元件，有液压缸、液压阀、电磁换向阀、液压泵

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。