实验_误差_估计与数据处理 肖明耀主编

针对单目深度估计网络庞大的参数量和计算量，提出一种轻量金字塔解码结构的单目深度估计网络，可以在保证估计精度的情况下降低网络模型的复杂度、减少运算时间。该网络基于编解码结构，以端到端的方式估计单目图像的深度图。编码端使用ResNet50网络结构；在解码端提出了一种轻量金字塔解码模块，采用深度空洞可分离卷积和分组卷积以提升感受野范围，同时减少了参数量，并且采用金字塔结构融合不同感受野下的特征图以提升解码模块的性能；此外，在解码模块之间增加跳跃连接实现知识共享，以提升网络的估计精度。在NYUD v2数据集上的实验结果表明，与结构注意力引导网络相比，轻量金字塔解码结构的单目深度估计网络在误差RMS的指标上降低约11.0%，计算效率提升约84.6%。

Simulink 模型，基于扩展卡尔曼滤波EKF和无迹卡尔曼滤波UKF 估计算法的SOC仿真，毕设。 另外有BBDST工况模块，也有R2016b及R2020两个版本的Simulink。 谨供BMS爱好者学习使用，请勿商用。

OFDM MMSE 信道估计算法奇异值分解

1.领域：matlab，威布尔分布估计算法 2.内容：对统计数据进行威布尔分布估计并对其进行三参数的评估与计算+matlab操作视频 3.用处：用于威布尔分布估计算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

高博翻译的《机器人学中的状态估计》，SLAM，机器人，状态估计。非常清晰，保证下载后不亏。

通过本课程的学习，使学生掌握现代信号谱估计的基本理论、处理方法， 提升学术研究能力。 1、学习随机信号功率谱估计的基本理论和方法 2、培养应用信号处理理论估计随机信号功率谱的能力 3、培养利用随机信号功率谱估计理论解决实际问题的能力

估计已执行的关于均值的学生 t 检验的准确统计功效。 在这里，根据 Winer (1970)，我们使用非中心累积分布函数的精确幂。 它会提醒您应该到达的测试的统计结果。 输入： t - 学生的 t 统计量（它被认为是估计的非中心参数） df - 自由度c - 指定的测试方向 [1 = 单尾（默认）；2 = 双尾]。 alpha - 显着性水平（默认值 = 0.05） 输出： -指定方向测试（测试的统计结果你应该已经到了）。 -力量

针对影响射频窄带信号时延估计精度的3个主要因素:中频偏差、信号带宽及信噪比,提出了一种基于频差补偿的相位谱时延估计方法。其采用平方倍频法分别估计两路信号的中频,通过频差补偿消除中频偏差对时延估计精度的影响;利用线性调频Z变换(CZT)在有限带宽内增加时延估计的有效点数;并针对相位法自身的特点利用Kalman滤波器优秀的抗噪声特性提高时延估计的精度。理论分析和实验仿真均验证了该方法的有效性。

1986年Smith, Randall C与Chessman, Peter发表的关于SLAM的第一篇论文。