深度估计网络DNet预训练模型

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大作业使用光流估计对一段视频进行处理，有代码和实验报告，python实现

rlearner：R-学习器，用于对异类治疗效果进行准Oracle估计 正如Nie和Wager（2017）所建议的那样，该程序包实现了R学习器来估计异构处理效果。 我们考虑一种设置，在该设置中，我们观察根据以下常规非参数模型生成的数据(X, W, Y) X ~ P(X) W ~ P(W|X) where W is in {0,1} Y = b(X) + (W-0.5)*tau(X) + epsilon 与E[epsilon | X, W] = 0 E[epsilon | X, W] = 0 。 R学习器提供了一个通用框架来估计异构处理效果tau(X) 。 我们首先估计边际效应和治疗倾向，以形成一个隔离信号因果成分的目标函数。 然后，我们优化此数据自适应目标函数。 R学习器非常灵活且易于使用：对于这两个步骤，我们都可以使用任何最小化损失的方法，例如套索，随机森林，增强等。 此外，可以通

基于802.11a的OFDM的Matlab仿真，实现信道估计和同步.zip 大学生课程设计 基于MATLAB的课程设计 自己大二写的课程设计

使用文件交换函数 Harmony_est.m 来估计信号的谐波分量，并根据该分析生成合成（确定性和周期性）信号。 请参阅关于短心电图信号的 *.mat 文件示例。

本资源为最优状态估计书籍以及代码。本书中包含卡尔曼滤波器等一系列滤波器，对控制有研究的同学会有并帮助。

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马尔科夫与随机估计

UKF无迹卡尔曼滤波算法用于状态参数估计，测试可用