这是高斯混合概率假设密度过滤器 (GM-PHD) 的一种实现： B.-N。 Vo，W.-K. Ma，“高斯混合概率假设密度滤波器”，IEEE 信号处理汇刊，第 54 卷，第 11 期，2006 年 11 月，第 4091-4104 页。 提交的内容包括由 Vo & Ma 描述的线性卡尔曼滤波器 GM-PHD 滤波器和扩展卡尔曼滤波器 GM-PHD 滤波器算法的 Matlab 实现，以及他们论文中描述的模拟问题之一。 Vo & Ma 的算法做了一些修改，但它们是出于技术原因，不会改变滤波器的整体结构。 GM-PHD 滤波器是一种估计测量数据中目标数量和位置的方法。 它的优点包括目标位置不确定性的表示（使用协方差矩阵）以及目标存在的不确定性（使用权重）和更新步骤中数据关联的缺失。 这个实现得到了大量评论，可能对尝试了解 GM-PHD 过滤的人有帮助，但 Vo & Ma 的论文对于理解真正

PHD接口API文档.rar

matlab的slam代码这是 PHD-SLAM 2.0 的 Matlab 代码，旨在在测量来源未知的情况下执行 SLAM，此外，还存在漏检和杂波。 相关论文是：L. Gao、G. Battistelli 和 L. Chisci，PHD-SLAM 2.0：存在漏检和杂波时的高效 SLAM，IEEE Transactions on Robotics。 代码由林高（Email: ）编写。 我们想提及一些关于同一主题的杰出贡献，例如： UF-SLAM：（此链接下载的源文件已在我们的论文中使用） EKF-SLAM： 具有已知数据关联的 IEKF-SLAM： .

博士生 用 Markdown 写你的 phd，并自动在 ipython notebooks 中运行代码并生成 word doc、pdf 和 html。 如果您的主管只会在 Word 轨道更改中为您提供反馈，则非常方便！ 转换 markdown -> ipynb，然后转换为 html 和 pdf 将你的论文章节写在 markdown 目录中，例如 markdown/ch1.markdown 等。如果需要，编辑 Makefile 使其包含你所有的章节。 例如标题：= ch1 ch2 # From repository root directory make all 依赖项 (Mac OSX) Python 3.4、IPython 笔记本、nbconvert

一个美国计算机博士的经历，纯英文，pdf版本。有兴趣的可以看一看。

Stanford大学博士写的回忆录，对于很多人来说可以通过这个文档看看究竟博士是怎样炼成的。

博士磨难（The Ph.D. Grind）是一本很火的书，作者Philip是MIT的本科和硕士，Stanford的PhD。他读博的历程并非一帆风顺，也经历过不少迷茫和痛苦。想读博或正在读博的人可以借鉴吸取经验。仁者见仁智者见智。

在美国读博的人讲述亲身经历，非常值得想读博的人或者有点犹豫的人一读。 其中也包含了一些Linux自动检查错误软件的细节。 资源是作者主页上下载的，绝不侵权。

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