Adaptive Filtering Primer with MATLAB

verhulst模型matlab代码快速开始： 为 SGD+ 模型运行python train.py ，为具有神经后处理的模型运行python train.py python train.py --model=SGDnn 。 提交文件将写入提交文件夹。 协同过滤 推荐系统关注呈现用户可能感兴趣的项目（例如亚马逊上的书籍、Movielens 上的电影或 lastFM 上的音乐）。 在协同过滤中，我们的推荐基于用户对其他项目的（已知）偏好，并考虑其他用户的偏好。 资源 所有必要的资源（包括训练数据）均可在 训练数据 对于这个问题，我们已经获得了 10000 个用户对 1000 个不同项目的评分。 所有评级都是 1 到 5 星之间的整数值。 评估指标 您的协同过滤算法将根据以下加权标准进行评估： 预测误差，由均方根误差 (RMSE) 衡量 代码用法： usage: train.py [-h] [--submission SUBMISSION] [--model MODEL] [--cv_splits CV_SPLITS] [--score_averaging SCORE_AVERAGING]

Intuitive Understanding of Kalman Filtering with MATLAB Kalman Filtering 算法原理和应用，包括matlab程序

Brookner E, Tracking and Kalman filtering made easy. John Wiley & Sons, Inc., 1998.

基于用户的协同过滤算法； 计算用户之间的相似度，建立推荐系统；预测该用户对未涉及的item的评估；并使用RMSE方法，为建立的系统进行评估质量。python代码，处理非常迅速，直接可用的代码

MATLAB 文件来实现 Paulo SR Diniz 所著书中的所有自适应滤波算法，自适应滤波算法和实用实现，第五版，Springer，纽约，2020 年。相同的工具箱适用于本书的第四版。 MATLAB 文件由 Guilherme O. Pinto、Markus VS Lima、Wallace A. Martins、Luiz WP Biscainho 和 Paulo SR Diniz 编写。 本书简要概述了自适应滤波，以统一的形式涵盖了尽可能多的内容，避免了重复并简化了符号。 适合作为自适应信号处理和自适应滤波器的高年级本科生或一年级研究生课程的教材。 演讲的理念是让材料具有坚实的理论基础，专注于真正在有限精度实现中工作的算法，并提供对工作算法的轻松访问。 因此，实践工程师和科学家也会发现这本书是极好的参考。 在 Adaptive Filtering: Algorithms and P

一本有关多抽样率信号处理和应用有关的好书。 多速率数字信号处理的经典书籍。

Sensitive-word-filtering 敏感词过滤 直接从Java版DFA算法实现，转移过来，并未作修改，词库直接从百度搜索的一个暂用。 可替换成其他词库，也可自行添加词条。 在项目init方法中调用ReadSwfDict加载词库 在检查点调用Match方验证，或调用Repl方法替换 具体使用见swf_test.go

数据融合matlab代码 Image-filtering-and-fusion 更多细节内容可见pdf文档（eg 探究变量对结果的影响） 1 实验目的 通过高斯滤波器对两张同样大小的图像进行滤波处理，一个保留高频一个保留低频 叠加两个图像的高、低频部分以对图像进行融合，形成一张远近观察效果会不同的图像 使用了图像金字塔的方式模拟远近观察的效果 2 代码结构 myfilter.m：输入某张图片和要使用的滤波器，得到滤波后的结果 vis_hybrid_image.m：输入融合后的图片，得到图像金字塔 project1.m：主函数，输入两张大小相同的图片，得到图像金字塔和融合结果 3 使用方法 将3个.m文件及大小相同的图片放入matlab的路径中 运行project1.m文件 4 工作原理 4.1 滤波器 这一步骤的目的是去除图像中大于或小于某一频率的分量，可以使用matlab中的fspecial函数，实现对图像高频、低频分量的提取。 该函数当设置类型为'gaussian'时可作为高斯低通滤波器，得到图像中频率低于某个阈值的部分。 根据MATLAB Help Center的文档，fspec

用卷积滤波器matlab代码图像过滤和混合图像 一般说明 该存储库提供了一个图像卷积函数（图像过滤），用于创建混合图像。 该技术由Oliva，Torralba和Schyns于2006年发明，并在SIGGRAPH的论文中发表。 高频图像内容倾向于主导感知，但是在远处，只有低频（平滑）内容被感知。 通过混合高频和低频内容，我们可以创建一个混合图像，该图像在不同距离处的感知方式有所不同。 该项目在计算机视觉课程中。 资料夹说明 1- matlab脚本是包含以下内容的文件夹： my_imfilter =通过卷积进行过滤的函数。 proj1_test_filtering =使用相同过滤器的测试用例。 gen_hybrid_image =混合图像的书面功能。 vis_hybrid_image =用于以不同比例显示混合图像输出的功能。 Proj1 =输出混合图像（低频或高频，混合图像和不同比例）的脚本。 2-随项目附带的图像位于名为raw_data的文件夹中 3-输出文件夹包含以下内容 狗照片输入到proj1_test_filtering代码时的输出。 混合照片的输出。 算法 1.通过卷积过滤 获取