该代码中使用的算法从以下引用： S Gillijns 等人“什么是集成卡尔曼滤波器以及它的工作情况如何？” 2006 年美国控制会议论文集，美国明尼苏达州明尼阿波利斯，2006 年 6 月 14-16 日，第 4448-4453 页。

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基于最大熵算法的均匀线阵的DOA估计，能够很好地区分出信号的来波方向，对DOA估计有进一步的了解，加深阵列信号处理的知识

目标微动特性和微多普勒特征分析在真假目标识别方面发挥了重要作用。由于微动目标雷达回波具有非线性、多分量性等特征,需要相应的具有高分辨力、低交叉项、大的动态范围的分析工具,才能较好地揭示目标微多普勒特征。稀疏分解方法中的匹配追踪(MP)具有频域高分辨能力,对于信号细微特征提取具有很好的效果。研究了基于匹配追踪的微多普勒频率估计问题,该方法可以准确提取出目标微多普勒频率,为后续的目标识别提供了重要的依据。

针对一类高阶不确定非线性系统, 基于指数型快速终端滑模的良好特性, 提出了一种新的滑模变结构控制.系统状态变量能以较快的收敛速度在有限时间内到达各级滑模面的邻域, 并最终收敛到平衡点附近很小的区域.使用李亚普诺夫稳定性理论证明了系统的渐近稳定性, 并推导出各级邻域和系统不确定环节的数学关系.Matlab仿真验证了系统的强鲁棒性

传统的子空间盲信道估计收敛速度缓慢且需要大量接收信号才能保证估计性能良好，就此问题提出了一种新的基于虚拟载波（VC）的MIMO-OFDM系统的盲信道估计算法。该算法是传统子空间算法与块矩阵思想的结合，在每个OFDM符号中提取一组子矢量来降低维度。而后又在盲信道估计算法中加入导频序列形成新的半盲信道估计算法。通过计算机模拟仿真发现，新提出的盲信道和半盲信道估计算法在信道估计性能和收敛性方面均表现较好。

人姿势估计opencv 使用OpenPose MobileNet在OpenCV中执行人体姿势估计 如何使用 使用网络摄像头进行测试 python openpose.py 用图像测试 python openpose.py --input image.jpg 使用--thr增加置信度阈值 python openpose.py --input image.jpg --thr 0.5 笔记： 我修改了以使用由提供的Tensorflow MobileNet Model ，而不是来自CMU OpenPose的Caffe Model 。 来自OpenCV example的原始openpose.py仅使用超过200MB的Caffe Model ，而Mobilenet只有7MB。 基本上，我们需要更改cv.dnn.blobFromImage并使用out = out[:, :19, :, :] cv

目前,基于微机械系统(MEMS)的行人航迹推算(PDR)室内导航定位系统都会面临步长估计的问题，因此提出了一种基于模糊逻辑的非线性步长估计方法。首先采用非线性步长估计方法模型，然后以步频、身高、体重作为逻辑系统输入变量设计模糊逻辑控制器，得到可变的步长估计系数，从而实现对步长动态估算。通过对30 m以内多次室内行走的实验结果分析表明，基于模糊逻辑的步长估计方法平均步长准确率可达到92%，与传统的步长估计算法相比提高约9%，有效提高了步长估计精度。

教程：面向应用研究人员和流行病学家的计算因果推理简介 马修·詹姆斯·史密斯、卡米尔·马林格、伯纳德·雷切特、穆罕默德·A·曼苏尼亚、保罗·齐维奇、斯蒂芬·R·科尔、米格尔·安吉尔·卢克·费尔南德斯 该存储库向科学界提供预印本手稿中使用的数据和代码，请访问 引用此存储库： 马修·詹姆斯·史密斯、卡米尔·马林格、伯纳德·雷切特、穆罕默德·A·曼苏尼亚、保罗·齐维奇、斯蒂芬·R·科尔、米格尔·安吉尔·卢克·费尔南德斯 抽象的 许多健康研究的目的是估计暴露对结局的影响。 在随机对照试验中为个体分配暴露并不总是符合道德的，而是必须使用观察数据和适当的研究设计。 观察性研究存在重大挑战，其中之一是混杂，可能导致对因果效应的估计有偏差。 混杂控制通常通过对测量混杂因素的简单调整来执行； 然而，这往往是不够的。 因果推理领域的最新进展已经通过建立在经典标准化方法的基础上来解决混淆问题。 然而，这些最近的进

拟合优度和F－检验的关系（续） 区别： （1）F－检验中使用的统计量有精确的分布，而拟合优度检验没有； （2）对是否通过检验，判定系数（校正判定系数）只能给出一个模糊的推测；而F检验可以在给定显著水平下，给出统计上的严格结论；