Microstrip Filters for RF Microwave Applications主要用于滤波器设计

Microwave Filters, Impedance Matching network and Coupling Structure

W. P. Mason, “Electromechanical Transducers and Wave Filters,” 2nd Edition, Van Bistrabd D. Company Inc., New York, 1948.

大多数现代跟踪器的核心部件是识别分类器，其任务是区分目标和周围环境。为了应对自然图像的变化，这个分类器通常使用翻译和缩放的样本补丁进行训练。这样的样本集充满了冗余——任何重叠的像素都被限制为相同的。基于这个简单的观察，我们提出了一个分析模型的数据集的数千个翻译补丁。通过证明所得到的数据矩阵是循环的，我们可以用离散傅立叶变换对其进行对角化，从而将存储和计算都减少了几个数量级。有趣的是，对于线性回归，我们的公式相当于一些最快的竞争跟踪者使用的相关滤波器。然而，对于核回归，我们推导了一种新的核相关滤波器（KCF），它与其他核算法不同，具有与线性相关滤波器完全相同的复杂性。在此基础上，我们还提出了一种基于线性核的线性相关滤波器的快速多通道扩展，我们称之为双相关滤波器（DCF）。KCF和DCF在50个视频基准测试中都优于诸如strike或tld之类的顶级追踪器，尽管它们以每秒数百帧的速度运行，并且在几行代码中实现（算法1）。为了鼓励进一步的发展，我们的跟踪框架是开源的。

抽水过滤器 Swig 模板过滤器的集合。 安装 要安装最新的发行版： npm install --save swig-filters 要安装最新的开发版本： npm install --save git+https://github.com/belsrc/swig-filters.git#develop 在您的应用程序的 server.js 文件中，只需要 swig-filters，传递 Swig 对象。 var swig = require ( 'swig' ) ; require ( 'swig-filters' ) ( swig ) ; 可用过滤器 货币（输入[，符号]） {# foo = 102432.56 #} {{ foo | currency ( ' $ ' ) }} {# => $102,432.56 #} 人性化（输入） {# foo = 'this-is

非常棒的粒子滤波综述，详细介绍了卡尔曼滤波到粒子滤波的演变历程。

MOSSE原文翻译

贝叶斯滤波、卡尔曼滤波、粒子滤波经典原著

是一本描述传输线微波滤波器很好的一本书。

Coherence-Enhancing Shock Filters（附源码）一文（http://blog.csdn.net/bluecol/article/details/49924739）附可执行程序，演示效果。