Theory of Point Estimation点估计理论英文版 第二版 郑中国译

Since the publication in 1983 of Theory of Point Estimation， much new workhas made it desirable to bring out a second edition. The inclusion of the newmaterial has increased the length of the book from 500 to 600 pages; of theapproximately 1000 references about 25% have appeared since 1983. The greatest change has been the addition to the sparse treatment of Bayesianinference in the first edition. This includes the addition of new sections onEquivariant， Hierarchical， and Empirical Bayes， and on their comparisons. Othermajor additions deal with new developments concerning the information in-equality and simultaneous and shrinkage estimation. The Notes at the end ofeach chapter now provide not only bibliographic and historical material but alsointroductions to recent development in point estimation and other related topicswhich， for space reasons， it was not possible to include in the main text. Theproblem sections also have been greatly expanded.

matlab分时代码电力系统状态估计 这是使用MATPOWER生成的IEEE 14总线系统的数据集。 它包括各种测量（作为输入）和电压以及所有14条总线的大小（作为状态）。 该论文已发表在《国际电力与能源系统杂志》上。 这是arxiv的链接 单击下面的链接以获取数据集和源代码。 有些文件尚未上传。 请阅读本文以了解此代码。 GM-Estimator的MATLAB代码是从以下链接获得的。 如果您使用GM-Estimator，请在链接中引用该论文。 请将此工作引用为@article {BHUSAL2021106806，title = {基于深度学习的实时电力系统状态估计的综合方法}，期刊= {International Electric and Power Systems}，卷= {129}，页数= {106806}，年份= {2021}，}

稳健的电力系统状态估计器对于监控应用至关重要。 根据我们的经验，我们发现使用投影统计的鲁棒广义最大似然（GM）估计是文献中最好的方法之一。 它对多个交互和一致的不良数据、不良杠杆点、不良零注入以及某些类型的网络攻击具有鲁棒性。 此外，其计算效率高，适合在线应用。 除了 GM 估计器的良好击穿点外，它在高斯或其他厚尾非高斯测量噪声下具有很高的统计效率。 使用 SCADA 测量的 GM 估计器的原始版本是由 Mili 和他的同事在 1996 年提出的 [1]。 通过在 [R2] 中使用 Givens 旋转增强了其数值稳定性。 在 [R3] 中，GM 估计器被扩展为同时估计变压器抽头位置和系统状态。 错误的零注射也得到了解决。 在 [R4] 中，提出了 GM 估计器来处理动态状态估计中的创新和观察异常值以及测量损失。 在这里，我们想与所有研究人员分享 GM 估计器的 Matlab 代码。 我们还

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

均方误差的matlab代码实现导弹估计 抽象的 该项目的目标是使用视线测量法用导弹拦截目标。 在该项目中使用了两种模型来开发状态动力学：高斯-马尔可夫模型和随机电报模型。 连续时间卡尔曼滤波器用于确定两个模型的横向位置，速度和目标加速度的最小方差估计。 将这些估计值与它们在10秒钟的跨度内的对应真实值进行比较。 为了确定卡尔曼滤波算法是有效的并且所使用的模型是正确的，对10,000个实现进行了蒙特卡洛模拟。 通过仿真将不同状态的均方根误差与相应的滤波器值进行比较。 卡尔曼滤波器在模拟高斯-马尔可夫模型和随机电报模型方面的性能相似。 代码说明 one_real_gm使用高斯-马尔可夫模型运行连续时间卡尔曼滤波器的一种实现。 它绘制了真实状态与估计状态的关系 one_real_tele使用随机电报模型运行连续时间kalman滤波器的一种实现。 它绘制了真实状态与估计状态的关系 monte_carlo_gm使用高斯-马尔可夫模型对连续时间卡尔曼滤波器进行蒙特卡洛模拟。 它绘制了模拟的状态均方根误差与滤波器计算的均方根误差。 monte_carlo_tele使用电报模型对连续时间kalman滤

openpifpafwebdemo 链接：， 和。 现场演示： : 无服务器实时演示： : 本地使用 在Python中运行完整的管道（神经网络和解码器），并在浏览器中可视化输出： pip3 install openpifpafwebdemo python3 -m openpifpafwebdemo.server 故障排除：确保您使用的是Python3，并且具有最新的pip和setuptools与pip install --upgrade pip setuptools 。 不要克隆此存储库。 确保当前目录中没有名为openpifpafwebdemo文件夹。 例子： 码头工人 对于每个版本，此存储库都会构建一个新的映像并将其上传到 。 您可以使用以下方法进行测试： docker run -d -p 5000:80 svenkreiss/openpifpafwebdemo 该d

深度流（FDNet）视频深度估计 这是执行文件 通过融合流向深度提案来估计视频深度 嘉信谢，李Zhuwen，， 在IROS 2020中。 有关更多详细信息，请参见我们的论文（ ）。 如有任何疑问，请联系（ ）。 先决条件 该代码库是使用Tensorflow 1.4.0和Numpy 1.16.2开发和测试的 KITTI特征分割的评估 如果要从KITTI RAW数据生成地线深度，请使用官方网站上提供的此下载KITTI数据集。 同时，我们还提供了GroundTruth Depth保存在npy文件中，可从下载 我们在KITTI Eigen上的最终结果可在 然后跑 python kitti_eval/eval_depth_general.py --kitti_dir=/path/to/raw/kitti/dataset/ or /path/to/downloaded/GoundTruth/n

This book provides an overview and introduction to signal detection and estimation. The book contains numerous examples solved in detail. Since some material on signal detection could be very complex and require a lot of background in engineering math, a chapter and various sections to cover such background are included, so that one can easily understand the intended material. Probability theory and stochastic processes are prerequisites to the fundamentals of signal detection and parameter estimation. Consequently, Chapters 1, 2, and 3 carefully cover these topics. Chapter 2 covers the different distributions that may arise in radar and communication systems. The chapter is presented in such a way that one may not need to use other references. Since the material is essential in many applications of radar, communications, and signal processing, this book can be used as a reference by practicing engineers and physicists. The detailed examples and the problems presented at the end of each chapter make this book suitable for self-study and facilitate teaching a class.

Heading estimation algorithm based on region partition particle filter for pedestrian navigation