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经典的通信感知算法

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颜色分类leetcode 自动驾驶汽车的感知算法 Udacity自动驾驶汽车纳米学位项目感知相关项目。 概括 车道线查找 传统的计算机视觉技术，如相机校准、颜色阈值和图像包装，已用于车道线查找。 Bird eye view中的Lane Line从像素单位转换为米单位，计算得到车辆的CTE(Cross Track Error)和车道的Curvature 。 车辆检测 SVM分类器用于对车辆和非车辆进行分类， Sliding window方法用于从图像中检测车辆。 通过由当前图像帧和前一图像帧的信息组成的Heat-map来防止多重检测和误报问题。 交通标志分类 CNN（卷积神经网络）用于交通标志分类，可识别和区分43种不同类型的交通标志。 再培训后，识别交通标志的测试准确率高达 93.5%。

智能汽车感知系统预期功能安全评价体系与改进措施研究报告 2022 年 04 月 CAICV-智能网联汽车预期功能安全工作组 感知系统 SOTIF 评价专项组 贡献单位：同济大学、上海机动车检测认证技术 研究中心有限公司、北京地平线机器 人技术研发有限公司、中汽研汽车检 验中心（天津）有限公司、上海禾赛 科技有限公司、UL 公司、中国汽车工 程研究院股份有限公司、宁波路特斯 机器人有限公司、上海淞泓智能汽车 科技有限公司、大唐高鸿智联科技 （重庆）有限公司、高通无线通信技 术（中国）有限公司、清华大学

数据集名称：成人自闭症谱系筛查数据 摘要：自闭症谱系障碍（ASD）是一种与显着的医疗费用有关的神经发育疾病，早期诊断可以显着减少这些疾病。 不幸的是，等待ASD诊断的时间很长，而且程序的成本效益也不高。 自闭症的经济影响和全世界ASD病例数量的增加表明，迫切需要开发易于实施和有效的筛查方法。 因此，迫切需要进行时间高效且可访问的ASD筛查，以帮助卫生专业人员并告知个人是否应进行正式的临床诊断。 全球ASD病例数的快速增长需要与行为特征相关的数据集。 但是，这样的数据集很少，因此很难进行全面的分析以提高ASD筛选过程的效率，敏感性，特异性和预测准确性。 目前，与临床或筛查有关的自闭症数据集非常有限，并且大多数都是自然遗传的。 因此，我们提出了一个与成人自闭症筛查有关的新数据集，其中包含20个特征，可用于进一步分析，特别是在确定有影响力的自闭症特征和改善ASD病例分类方面。 在此数据集中，我们

一、感知机（perceptron）的学习： 1. 什么是感知机：是二分类的线性分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1； 2. 模型类型：感知机将对应的输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型； 3. 感知机模型：感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此，导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法 对顺势函数进行极小化，求得感知机模型。 二、算法步骤： 1.选取初值w0,b0.确定学习率（属于（0，1]） 2.在训练集中选取数据（xi,yi） 3.如果yi(w*xi+b)<=0,更新w,b w=w+学习率*yi*xi b=b+学习率*yi 4.转至（2），直到没有误分类

这是一篇基于压缩感知的OMP改进算法的论文，详细的介绍了OMP算法及其改进的创新点，很有参考价值。

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