原模型为pytorch转后得到的onnx文件hrnet_coco_w32_256x192.onnx,用的coco val数据集做的量化,输入为(1,3,256,192),输出为(1,17,64,48)的关键点热图,后面通过高斯化函数可得到关键点,结果经测试。
2023-03-02 14:45:24 30.66MB 量化 hrnet 人体姿态估计 人体关键点
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针对整数倍频偏会造成OFDM码元序列的循环移位而导致系统性能下降的问题,提出一种新的OFDM整数倍频偏的频域估计算法。利用一个OFDM码元中各子载波上数据符号之间的差分关系和最大似然(ML)估计理论,导出了该整数倍频偏的ML估计器的估计公式。新算法在不增加算法复杂度的条件下,频偏估计性能优于传统方法。
2023-03-02 14:36:01 189KB 自然科学 论文
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电子信息+研究生+现代数字信号处理+经典功率谱与现代功率谱估计的分析+课程论文
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统一随机数生成器用于从二进制数据源生成二进制信息序列。 '0'和'1'的序列被映射成+E和-E的序列其中 E 代表信号能量。 E 可以归一化为统一高斯噪声发生器用于生成'0'均值和方差σ2高斯随机数的序列。 检测器将随机变量“r”与阈值“0”进行比较。 如果 r > 0,则确定传输的位为“0”。 如果 r < 0,则确定传输的位为“1”。 检测器的输出与传输的信息位序列进行比较,并计算位错误。
2023-03-01 20:12:12 2KB matlab
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用于研究mimo-ofdm信道估计的文献资料,此资料涵盖了多种信道估计的导频结构,信道估计算法等关键技术。
2023-03-01 16:13:54 8.61MB mimo ofdm 信道估计
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针对分数阶傅里叶变换(FRFT)对Chirp信号进行多径时延估计时的不足,改进了一种按照多径分量能量大小依次消除的FRFT多径时延估计算法。该算法以迭代方式进行,按多径分量的能量大小依次返回多径分量的估计值;在每次迭代中,包含子迭代以准确判定当前分量的多径参数和起止时间,然后利用当前多径参数生成探测信号时域副本,将其从残余信号中减去,达到多径信号的分离。以根据功率时延分布特点拟定的信道模型作为传输环境,对该算法进行了仿真验证。仿真表明,相比于其他三种时延估计算法,改进算法能够更准确地对多径时延进行估计
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Multi-Stage Pose Network
2023-02-28 12:51:43 129KB Python开发-机器学习
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在多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中,通过联合估计信道矩阵和干扰协方差矩阵(ICM)的方法来抑制同信道干扰.首先,利用最小二乘法和残差估计方法获取信道矩阵和ICM的初始估计值;然后,基于Cholesky分解方法对ICM的估计值进行改善,并利用改善后的ICM估计值对信道矩阵估计值进行更新.该方法充分利用了时域和频域中的所有可用信息,提高了信道估计精度,较好地抑制了同信道干扰.仿真结果表明:与其他可实现的非迭代方法相比,该方法所得的信道频率响应估计均方误差性能增益高于2 d B;信干噪比(SINR)越大,比特误码率性能的改善程度越好,并且随着天线数的增多,性能增益也增大.
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线性调频连续波激光雷达在光电器件响应速度有限的条件下,要满足较高的距离分辨率的测量要求,就需要比同体制微波雷达大得多的相对带宽。这就导致线性调频连续波微波雷达的距离与速度去耦合方法不能被直接应用。针对探测近距高速运动目标和实时性高的要求,根据激光雷达目标回波的特点,提出了一种快速线性调频信号参数估计方法,利用均匀分成两段的中频信号的傅里叶变换来获取目标的距离与速度信息。在目标距离50 m,速度1000 m/s,中频信噪比为0的仿真条件下,雷达测距误差小于15 mm,测速误差小于10 m/s。仿真实验表明,该方法具有较高的测量精度和较强的抗干扰能力。
2023-02-27 09:13:01 2.37MB 测量 激光雷达 参数估计 距离速度
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为了解决在低照度条件下,可见光成像设备采集的图像亮度低、细节不清晰等问题,提出一种基于亮度通道细节增强的低照度图像处理算法。首先,将图像从RGB转换到Lab颜色模型,将Lab模型中的亮度通道通过指数派生函数校正构造为光照分量,再经过Retinex增强得到初步增强图像。然后,采用结构张量和多尺度引导滤波分别对初步增强图像进行细节提取,并将两种方法提取的细节信息进行了融合。最后,将细节图像和初步增强图像融合得到了目标图像。实验结果主观上得到了亮度合适、细节清晰的增强图像,客观上在亮度失真、信息熵和能量梯度上均有良好且稳定的表现,表明该算法能够有效提高图像的亮度和细节信息,并保持自然的色彩和光照效果。
2023-02-26 20:34:34 5.47MB 图像处理 图像增强 光照估计 细节增强
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