现代数字信号处理，自适应信号处理

matlab圆检测代码Line-Circle-Square (LCS)：一种用于基于边缘检测的多层几何滤波器 介绍 Line-Circle-Square (LCS) 过滤器对每个定义的专家（Line、Circle 和 Square 专家）应用检测、跟踪和学习，以获得更多信息来判断场景，而不会过度计算。 每位专家之间的交互式学习提要产生了最小的错误，可以在没有映射的情况下对抗拥挤场景中压倒性的地标标志。 我们的专家基本上依赖于信任因素与几何定义的协方差来忽略、出现和比较检测到的地标。 与文献中的其他相关滤波器相比，所提出的 LCS 滤波器（和 LC 滤波器）具有以下独特优势：（1）减少了计算需求； (2)具有最小化检测时过度自信问题的能力； (3) 检测外界异常行为的实时过程，例如部分检测朝向摄像头/移动车辆的进入物体； (4) 几何计算的初级检测，它创建不同级别的信息，即用于映射和定位的低（边缘）到高（层）； (5) 多层性质使其适用于具有并行执行潜力的实时处理。 用法 要使用代码， main_offline.m从 MATLAB 命令行运行脚本main_offline.m 。 这将在离

Filter过滤器的概念和使用

关于滤波过程中各类窗函数的频谱特性有详尽的描述并且给出了相关的设计方法。

Filter实现自动登陆_源代码

filter c++/QT敏感词过滤

matlab爱心源代码扩展卡尔曼滤波器项目启动代码 自动驾驶汽车工程师纳米学位课程 在本项目中，您将利用卡尔曼滤波器通过嘈杂的激光雷达和雷达测量来估计感兴趣的移动物体的状态。 通过项目需要获得低于项目标准中列出的容差的 RMSE 值。 本项目涉及可下载的Term 2 Simulator 此存储库包含两个文件，可用于为 Linux 或 Mac 系统设置和安装。 对于 Windows，您可以使用 Docker、VMware，甚至可以安装 uWebSocketIO。 请参阅 EKF 项目课程中教室中的 uWebSocketIO 入门指南页面，了解所需的版本和安装脚本。 uWebSocketIO 安装完成后，可以通过从项目顶级目录执行以下操作来构建和运行主程序。 mkdir 构建 光盘构建 .. 制作 ./扩展KF 可以在此项目的课堂课程中找到设置环境的提示。 注意完成项目需要编写的程序有src/FusionEKF.cpp、src/FusionEKF.h、kalman_filter.cpp、kalman_filter.h、tools.cpp、tools.h 程序main.cpp已经填写好了，可

lms滤波器matlab代码自适应滤波器 在GNU Octave和Matlab中开发自适应过滤。 您只需要在GNU-Octave或Matlab中运行“ applied_in_music”（但您需要在代码中更改什么是音乐文件）。 我正在使用自适应过滤来执行系统识别，“猜测”将哪些“未知”过滤器u应用于已知输入x（来自mp3文件） 目前有3个分支机构： 母版：为Matlab编写的FIR滤波器标识，使用NLMS方法（请参阅参考资料） octave：FIR滤波器标识，为Octave编写，Laso使用NLMS方法（请参阅参考资料） octave_IIR_filter：IIR滤波器标识，为Octave编写。 IIR识别不是FIR识别的简单扩展（问题没有单一的解决方案）。 它实现了全梯度IIR LMS算法，从而使系统近似。 当您已经知道系统的极数和零数时，结果会好得多。

1）将java-property-utils-1.10.jar、cors-filter-2.10.jar放置于tomcat安装目录下的lib文件夹；2）编辑conf目录下的web.xml，设置filter； 3）重启tomcat。