介绍了自适应滤波器去除噪声的原理和从强噪声背景中采用自适应滤波提取有用信号的方法，并对最小均方(LMS,LeastMeanSquares)和递推最小二乘(RLS,RecursiveLeastSquares)两种基本自适应算法进行了算法原理、算法性能分析。
计算机模拟仿真结果表明，这两种算法都能通过有效抑制各种干扰来提高强噪声背景中的信号。
检测特性相比之下，RLS算法具有良好的收敛性能，除收敛速度快于LMS算法和NLMS算法以及稳定性强外，而且具有更高的起始收敛速率、更小的权噪声和更大的抑噪能力。
计算机模拟仿真结果表明，这两种算法都能通过有效抑制各种干扰来提高强噪声背景中的信号。
检测特性相比之下，RLS算法具有良好的收敛性能，除收敛速度快于LMS算法和NLMS算法以及稳定性强外，而且具有更高的起始收敛速率、更小的权噪声和更大的抑噪能力。
2023/9/20 22:36:54
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本章先分析说明伪谱法求解波动方程的算法原理，再给出弹性波场伪谱法数值模拟的改进算法；
然后，通过直接引入P波波场变量和S波波场变量，给出可实现弹性波场的P波和S波分解的波动方程，并用伪谱法实现弹性波场的P波和S波分解的数值模拟；
最后用伪谱法对井间地震的复杂波场作数值模拟，分析井间地震波场中各种波的传播规律。
然后，通过直接引入P波波场变量和S波波场变量，给出可实现弹性波场的P波和S波分解的波动方程，并用伪谱法实现弹性波场的P波和S波分解的数值模拟；
最后用伪谱法对井间地震的复杂波场作数值模拟，分析井间地震波场中各种波的传播规律。
2023/9/14 9:40:12
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粒子群算法（PSO）基本原理及经典原著，包含各种性能优异的PSO改进算法，可以直接调用，非常实用！
2023/9/1 8:33:51
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NeuralNetworkDesign(2ndEdition)为大牛MartinT.Hagan巨作，深入浅出地讲解了深度学习的所有算法原理，非常适合全面深入了解人工神经网络及深度学习
2023/8/15 19:15:20
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均值漂移算法meanshiftTrack一、实验内容完成基于MeanShift的目标跟踪算法，红框标出目标区域实现实时追踪。
二、算法原理1.在当前帧，计算候选目标的特征2.计算候选目标与初始目标的相似度3.计算权值4.利用MeanShift算法，计算目标新位置在这里插入图片描述5.若新目标中心需位于原目标中心附近，则停止，否则转步骤2三、思路流程截取跟踪目标矩阵rect；
求取跟踪目标的加权直方图hist1；
读取视频序列中的一帧，先随机取一块与rect等大的矩形，计算加权直方图hist2；
计算两者比重函数，如果后者差距过大，更新新的矩阵中心Y，进行迭代（MeanShift是一种变步长可以迅速接近概率密度峰值的方法），直至一定条件（移动步长平方和大于0.5或超过20次迭代）后停止。
二、算法原理1.在当前帧，计算候选目标的特征2.计算候选目标与初始目标的相似度3.计算权值4.利用MeanShift算法，计算目标新位置在这里插入图片描述5.若新目标中心需位于原目标中心附近，则停止，否则转步骤2三、思路流程截取跟踪目标矩阵rect；
求取跟踪目标的加权直方图hist1；
读取视频序列中的一帧，先随机取一块与rect等大的矩形，计算加权直方图hist2；
计算两者比重函数，如果后者差距过大，更新新的矩阵中心Y，进行迭代（MeanShift是一种变步长可以迅速接近概率密度峰值的方法），直至一定条件（移动步长平方和大于0.5或超过20次迭代）后停止。
2023/8/2 9:24:56
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运动物体的轨迹预测，分别使用卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波以及数据拟合方法实现。
本例代码仅含卡尔曼滤波部分代码。
本例仅为本人在研究轨迹预测问题时为理解算法原理所写，针对具体问题请自行斟酌算法适用性。
本例代码详解后续会在本人博客中做具体说明，欢迎讨论！
本例代码仅含卡尔曼滤波部分代码。
本例仅为本人在研究轨迹预测问题时为理解算法原理所写，针对具体问题请自行斟酌算法适用性。
本例代码详解后续会在本人博客中做具体说明，欢迎讨论！
2023/7/30 3:38:56
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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。
2024-04-09 15:03
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