自抗扰控制技术 估计补偿不确定因素的控制技术 自抗扰控制技术 估计补偿不确定因素的控制技术

SOC估计常用的算法 （1）开路电压法 随着放电电池容量的增加，电池的开路电压降低。可以根据一定的充放电倍率时电池组的开路电压和SOC的对应曲线，通过测量电池组开路电压的大小，插值估算出电池SOC的值

mcmodels 贝叶斯参数估计模型 内容 models.py：多个模型的游乐场-Kruschke风格的BEST模型-Kruschke风格的BANOVA模型 fixdur.py：分段线性模型注视时间-尝试使用贝叶斯方法拟合扫视势头的影响- sdt_pymc2.py：信号检测理论模型

目标追踪与姿态估计实战课程（2021最新），完整版10章下载 课程主要包括两大核心模块： 1.目标追踪算法及其项目实战； 2.姿态估计算法及其项目实战。 课程通俗解读算法核心知识点，并基于源码进行实战解读，详细分析源码构建与项目流程。基于真实数据集与实际任务进行项目实战。

本设计将基于OpenCV，采用“关键点提取并归一化”与“分类器”相结合的方式，实现多人正常和异常姿态识别的设计。关键词 OpenCV 人体姿态估计 多分类 行为识别；主要功能是通过MoveNet对前期用于训练的视频内容进行人体骨骼关键点信息的提取，MoveNet将在每帧上将人体骨骼关键点的x和y坐标提取出来，通过一定的算法进行归一化，并保存数据。首先，通过OpenCV将视频读取，通过OpenCV进行简单的视频预处理，进行BGR转RGB的操作，然后加载MoveNet的关键点模型将人体骨骼关键点信息提取出来，对每帧的x和y的坐标进行归一化，将不同大小的骨骼标准化，按帧存入数据库中，这个过程将按WALK、STAND、FALL、FIGHT这四类动作分别进行提取与处理。主要功能对前期数据库内容进行数据分割，生成4个LSTM模型，对分割好的数据进行导入，并和导入对应标签进行迭代训练，最后生成Loss值最低的模型。主要功能对前期数据库内容进行数据分割，生成4个LSTM模型，对分割好的数据进行导入，并和导入对应标签进行迭代训练，最后生成Loss值最低的模型。

matlab灰色处理代码基于相位的视频震颤频率检测方法 实验设置如下： 经验1.1）欧拉频率估计：姿态估计+跟踪器+相位指针+相位指针上的FFT。 Exp 1.2）欧拉频率估计：姿势估计+跟踪器+灰色+ FFT超过灰色。 将exp1.1与1.2进行比较以显示相位的影响。 Exp 2.1）拉格朗日频率估计：所有帧的姿态估计+关节（x，y）上的FFT（无平滑度）。 Exp 2.2）拉格朗日频率估计：所有帧的姿态估计+跟踪器+关节（x，y）上的FFT（加上跟踪器）。 比较exp1.1与2.1以显示使用欧拉坐标的重要性。 所需包装： -对于图像处理，请从中进行编译，否则您将错过一些视频处理功能。 -对于姿势估计部分，如果您想重新训练CPM网络，请从中安装自定义版本。 -使用复杂的可控金字塔生成相位图像，请使用以下命令进行安装：sudo pip install perceptual。 -为了使用卡尔曼滤波器平滑关节轨迹，请安装：sudo pip install filterpy。 安装 运行代码以获取模型文件。 $ src/get_model.sh 如果上述方法失败，请与我联系以获取Google

一本很不错的信号检测与估计的书。当初打来，是因为其中关于时间估计的克拉美-罗界的说明，讲得很好。

参数估计 点估计 可以用矩法和最大似然法进行参数估计。 区间估计 可以用mle函数，利用最大似然估计法进行参数的区间估计。 常见分布的参数估计 MATLAB统计工具箱提供了多种函数的参数估计函数，详见课本。

将自适应矩估计算法（Adam）作为反向传播算法应用于普通的三层神经网络（输入层、隐含层、输出层）的反向传播过程，之后建立数据预测模型进行数据预测，压缩包中Adam.py为训练过程源码，test.py为测试过程源码，train.csv文件为训练数据集，test.csv文件为测试数据集，.npy文件为模型训练后保存的参数。

《空间谱估计理论与算法》是2004年清华大学出版社出版的图书，作者是王永良。本书深入、系统地论述了空间谱估计的理论、算法及一些理论方法之间的关系，总结了作者多年来的研究成果以及国际上这一领域的研究进展。该资源不仅含PDF书籍，而且还有书上习题的matlab代码，超值哦，