@book{ author = {Anderson, Brian DO and Moore, John B}, title = {Optimal filtering}, publisher = {Prentice-Hall, Inc.}, address = {New Jersey}, year = {1979}, type = {Book} }

this Bayesian signal processing text will provide a much needed “down-to-earth” exposition of modern MC techniques. It is coupled with well-known signal processing model sets along with examples and problems that can be used to solve many real-world problems by practicing engineers and scientists along with entry level graduate students as well as advanced undergraduates and postdoctorates requiring a solid introduction to the “next generation” of model-based signal processing techniques.

自适应滤波预测与控制书籍，Graham C. Goodwin编写，很经典的英文教程，book_Adaptive Filtering Prediction and Control_

Recommender-System A developing recommender system, implements in tensorflow 2. Dataset: MovieLens-100k, MovieLens-1m, MovieLens-20m, lastfm, Book-Crossing, and some satori knowledge graph. Algorithm: UserCF, ItemCF, LFM, SLIM, GMF, MLP, NeuMF, FM, DeepFM, MKR, RippleNet, KGCN and so on. Evaluation: ctr's auc f1 and topk's precision recall. Requirements Python 3.8 Tensorflow 2.3.2 Run Open parent

Subband Adaptive Filtering Theory and Implementation by Kong-Aik Lee, Woon-Seng Gan, Sen M. Kuo 包括书本和matlab代码 子带自适应滤波器

一本非常经典的卡尔曼滤波教程，适合中高等的研究人员参考

Adaptive_filtering matlab 源代码， 包含RLS,IIR,LatticeRLS, QR-RLS, SubbandAdap, LMS, NonLinear AdapFilter

matlab中余弦相似度代码用于盲语音分离的定向稀疏滤波。 以下论文的 MATLAB 代码： K. Watcharasupat, AHT Nguyen, C. -H. Ooi 和 AWH Khong，“使用加权 Lehmer 均值进行不平衡语音混合盲分离的定向稀疏滤波”，ICASSP 2021 - 2021 IEEE 国际声学、语音和信号处理会议 (ICASSP)，2021 年，第 4485-4489 页，doi 10.1109/ICASSP39728.2021.9414336。 AHT Nguyen、VG Reju 和 AWH Khong，“用于欠确定复值混合矩阵盲估计的定向稀疏滤波”，在 IEEE Transactions on Signal Processing，第一卷。 68，第 1990-2003 页，2020 年，doi：10.1109/TSP.2020.2979550。 AHT Nguyen、VG Reju、AWH Khong 和 IY Soon，“学习具有绝对余弦相似度的复值潜在滤波器”，2017 年 IEEE 声学、语音和信号处理国际会议 (ICASSP)，2017

好用的去噪声代码matlab 侧窗过滤 简介：来自CVPR 2019论文的“侧面窗口过滤”。 MATLAB实现与一些应用程序。 实现了过滤器（均值，中值，高斯）和应用程序（平滑，降噪，着色）。 作者： 纸： 引用代码： 环境 在MATLAB中运行。 在MATLAB 2019b测试。 怎么跑 您可以运行以下文件。 demo1.m ：演示1-图像平滑和边缘保留 demo2.m ：演示2-图像降噪 demo3.m ：演示3-图像着色 结果图像将在处理后保存。 结果 演示1-图像平滑和边缘保留 演示2-图像降噪 演示3-图像着色 去做 在演示1中，SW-MED的速度太慢。 应该加快速度。 在演示3中，为什么最大运算符不起作用，而最小运算符不起作用？ 我认为这是错误的。 如果您知道原因，可以给我建议。 在演示3中，代码csig = c_var*2; ，如果设置为0.6，则原始算法具有良好的性能。 有什么影响？ 学分 如果发现有用，请给我加星 :glowing_star: ！ :) 您可以引用该论文的作者。 GitHub网站： 这篇报告： @inproceedings{swfilter, author={Hui Yin a

杨庆雄老师的立体匹配MST滤波优化算法代码C++ VS环境，VS2019可以直接运行，不用进行配置，代码内容详参考论文《Qiongxiong Yang,Stereo Matching Using Tree Filtering》 ppm格式文件用cvkit直接转化就可以 参照C:\Users\DELL>D:\cvkit\bin\imgcmd.exe D:\teddy\disp2.png -out D:\teddy\teddy_disp.pgm