时空LCMV：多通道麦克风阵列降噪

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只是为了从数据、编码器、通道、检测、解码器和 data_estimate 模拟 STTC

随着全球汽车产业智能化和网联化的爆发式发展，作为车联网重要支撑的通信技术面临着频谱资源紧缺的难题。除了提供安全服务以外，车联网服务需求的多样性使得引入认知无线电技术成为有效的解决途径，可以实现与授权用户共享sub-6 GHz和毫米波的异质频谱资源，但车联网复杂动态变化环境的影响使得频谱利用率性能的提升受限。提出了充分利用潜在的多源动态时空数据挖掘和学习车辆轨迹、交通流的变化规律的方法，并利用其规律指导频谱的感知和共享。通过搭建系统级仿真平台进行仿真分析，结果表明所提方案的频谱效率得到有效提升。

人体姿态估计目前最为广泛的应用是在智能监控中.随 着人们安防意识的提升以及监控技术的日益成熟,智能监控 系统的应用领域在不断扩大.智能监控与普通监控的区别主 要在于其将人体姿态估计算法、判断监控画面场景中的人体姿态,提取其中的关键信 息,当出现异常行为时及时向用户发出提示. 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_34351067/article/details/124258600 本源码主要识别多人(最多5人).的异常行为：打架和摔倒，走动，站立。本源码可以在限时免费的云gpu上运行调试，也可以本地电脑运行，支持自建数据集和动作检测训练。售后可以发私信， 或者加qq 568897492

音视频-图像处理-矢量反转镜时空滤波技术及其在水声中的应用.pdf

安徽省土地利用的时空分析，对于土地利用描述详细，可以解决毕业论文，相当实用。

trackintel框架 trackintel是一个用于分析时空跟踪数据的库，其重点是人员流动性。 trackintel的核心是用于运输计划的运动数据的分层数据模型 。 我们为人类移动性数据分析的整个生命周期提供功能：导入和导出不同类型的跟踪数据（例如，跟踪点，签入，轨迹），预处理，数据质量评估，语义丰富，定量分析和挖掘任务，以及数据和结果的可视化。 Trackintel基于和 您可以在上找到。 在MyBinder笔记本中在线尝试trackintel ： 资料模型 trackintel数据模型概述： 定位（原始跟踪点，例如GPS记录或签到） 停留点（用户花费时间而不移动的位置，例如，位置定位或签到的集合） 活动（具有目的和语义标签的停留点，例如，开会喝咖啡而不是等公共汽车） 地点（多次访问过的重要地点，例如住所或工作地点） 三次（或阶段）（连续运动而无需更改模式，车辆或停车

基于多源数据的北京市朝阳区人口时空格局评估与预测.pdf

雷达系统用于通过在自由空间中传输电磁波来检测物体。 它们在期望的回波信号极有可能干扰其他来源的信号的环境中运行。 这些信号包括杂波和干扰信号。 干扰器是一种在雷达环境中连续发射宽带无线电信号，从而使接收器充满噪声或虚假信息的设备。 因此，总的接收信号具有三个分量，即来自目标，杂波和干扰的回波相结合，即它是三维信号。 常规信号处理技术的使用是不可取的，因为它们无法将所需的回声信号与其他分量分开，因为不知道接收信号中存在的这些分量的统计信息。 在机载监视雷达中，必须解决此问题，因为它们必须在多个干扰环境中识别和定位目标。 空时自适应技术（STAP）是空间和时间滤波的组合，可以消除干扰信号并识别慢速移动的目标。 这些技术在角域和多普勒域中对信号进行滤波，以抑制不需要的信号。 本文对时空自适应编码技术进行了理论研究，并介绍了STAP算法的MATLAB实现。 SMI，DPCA和ADPCA，以抑制接收脉冲中的杂波和干扰干扰。