基于高斯混合PHD滤波的多机动扩展目标跟踪

基于随机超曲面模型的高斯混合PHD滤波器用于多个扩展目标

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实验原理： 这项任务的目标是编写一个图像过滤功能，并使用它来创建混合图像，使用Oliva，Torralba和Schyns 的SIGGRAPH 2006 论文的简化版本。 混合图像是静态图像，其在解释中随观看距离而变化。基本思想是高频率在可用时倾向于支配感知，但是，在远处，只能看到信号的低频（平滑）部分。通过将一个图像的高频部分与另一个图像的低频部分混合，您可以获得混合图像，从而在不同距离处产生不同的解释。 实验目的： 对不同图像分别进行高通和低通滤波，融合图片 实验内容： 图像过滤：图像过滤（或卷积）是一种基本的图像处理工具。您将编写自己的函数以从头开始实现图像过滤。更具体地说，您将实现 在OpenCV库中my_imfilter()模仿该filter2D函数。如上所述student.py，过滤算法必须 支持灰度和彩色图像 支持任意形状的滤镜，只要两个尺寸都是奇数（例如7x9滤镜但不是4x5滤镜） 用零填充输入图像或反射图像内容和 返回与输入图像具有相同分辨率的滤波图像。 混合图像：混合图像是一个图像的低通滤波版本和第二图像的高通滤波版本的总和。有一个自由参数，其可被调谐为

This document explains how to use the Macro Assembler. Highlights ?Graphical User Interface ?On-line Help ?32bit Application ?Conforms to Motorola Assembly Language Input Standard

配电网重构作为配电网优化运行的手段之一，通过改变配电网的拓扑结构，以达到降低网损、改善电压分布、提升系统的可靠性与经济性等目的。近年来，随着全球能源消耗快速增长以及环境的日趋恶化，清洁能源飞速发展，分布式电源(Distributed Generator, DG)大量接入配电网中。DG 因其随机性和波动性，大量接入给配电网带来巨大冲击，也给配电网重构带来严峻的挑战，因此有必要研究适用于高比例清洁能源接入下的配电网重构方法。本文在高比例清洁能源接入的背景下，提出计及需求响应的配电网重构模型，有效利用需求响应进一步降低配电网重构费用并减少弃风弃光率，提高配电网对清洁能源的消纳能力。在求解算法方面，本文基于混合整数二阶锥规划对配电网重构模型进行求解，针对配电网重构的非凸模型，通过引入中间变量并对配电网重构模型进行合理二阶锥松弛，获得混合整数凸规划模型并进行求解。 这个资源提供了原理介绍、结果呈现和代码获取方式。

基于滞环的滑模控制混合boost变换器Matlab/simulink仿真

最经典的基于ICA实现的语音信号的采集、随机混合，再通过盲分离将混合后的语音信号分离

CNN的成功依赖于其两个固有的归纳偏置，即平移不变性和局部相关性，而视觉Transformer结构通常缺少这种特性，导致通常需要大量数据才能超越CNN的表现，CNN在小数据集上的表现通常比纯Transformer结构要好。 CNN感受野有限导致很难捕获全局信息，而Transformer可以捕获长距离依赖关系，因此ViT出现之后有许多工作尝试将CNN和Transformer结合，使得网络结构能够继承CNN和Transformer的优点，并且最大程度保留全局和局部特征。 Transformer是一种基于注意力的编码器-解码器结构，最初应用于自然语言处理领域，一些研究最近尝试将Transformer应用到计算机视觉领域。 在Transformer应用到视觉之前，卷积神经网络是主要研究内容。受到自注意力在NLP领域的影响，一些基于CNN的结构尝试通过加入自注意力层捕获长距离依赖关系，也有另外一些工作直接尝试用自注意力模块替代卷积，但是纯注意力模块结构仍然没有最先进的CNN结构表现好。