ROS：img2pose 通过6DOF人脸姿势估计进行人脸对齐和检测 该存储库为img2pose神经网络提供了一个ROS包装节点，用于在多个面部上进行六个自由度（6DoF）检测，而无需事先进行面部检测。 此存储库中包含的模型已在WIDER FACE数据集中进行了训练。 原始模型和培训说明可在项目。 在Intel 和GeForce GTX1060 / 6Gb上以运行 安装 将此存储库克隆到catkin工作区中，并在运行catkin_make之前使用catkin_make安装依赖catkin_make 。 pip3 install -r requirements.txt 用法 当前有一个包装器节点，用于加载模型，订阅sensor_msgs / Image主题，在图像回调函数中运行预测并以彩色轴的形式将6DOF头部姿势渲染到框架上。 rosrun ros_img2pose img2po

该函数读取 SINEX 文件的“解决方案/估计”块并将其作为单元矩阵返回。

跳频信号运用越来越广泛，关于跳频信号参数估计的论文，希望能够帮到大家学习。

艾特肯的插值法艾特肯的程序系统地、连续地产生更好的插值多项​​式，对应于牛顿除法公式的连续高阶截断。 给定一组 x 和对应的 f(x)，估计 f1(x1) f1= aitken(x,f,x1) f = x 的对应函数f1= x1 的对应函数

动态面板模型GMM估（广义矩估计）全套资料，stata实操详细讲解（代码+数据）（具体的例子，结合xtabond2命令以及xtbcfe命令），配有本人视频讲解，无论是理论讲解还是实操都讲的很详细哦，视频时长1小时左右，基本都是精华，全套资料一共大约制作了本人5天时间，讲的真的十分详细，既适合小白快速入门GMM，又适合已经初步了解的朋友学习，保证你看完就会对动态面板GMM估计有一个新的理解，并且可以快速运用到实际的论文写作里面，资料制作不易，希望大家给点支持！ 通常所用的OLS等方法，基本逻辑是从计量模型对数据拟合的角度分析，得出最好的估计参数。但是当我们引入被解释变量之后一期试图来解决内回归存在的内生性问题时，给系数估计带来了巨大的挑战，OLS、固定效应、随机效应的估计均是有偏且不一致的，为了解决这一问题，广义矩估计GMM应运而生！GMM方法，又称为广义矩方法（Generalized Moment Method），该方法所用的思路与传统思路完全不同。任何计量模型都有一定的适用性，即数据要满足一定的要求。GMM方法的思路是，从计量模型对数据的要求出发，得出一系列矩条件，再根据这

在已有“均值估计方法”基础上提出了一种针对一维离散混沌映射的参数估计方法，该方法充分利用了混沌信号的各态历经性和同步参数敏感性的特点，它对一维离散混沌映射的估计精度比“均值估计方法”高。最后通过对Chebyshev和Tent这两种典型一维离散混沌映射进行数值仿真来验证本文方法的有效性。

带有深度学习的人体姿势估计：基于深度学习的人体姿势估计的MATLAB示例

作 者： 韩卫杰 来 源： 西南交通大学 2006年 摘 要： 空间谱估计是阵列信号处理中的一个研究热点,是阵列信号处理中的一个重要研究课题,也是雷达、声纳、通信等领域基本任务之一。而空间谱估计的研究主题是在处理带宽内空间信号的到达方向(DOA,Direction of Arrival)。本文首先介绍了空间谱估计的研究背景,进一步介绍了空间谱估计的发展及其现状。同时介绍了波达方向估计的传统算法(延迟—相加法,Capon最小方差法),并对两种算法进行了仿真比较,指出后者比前者有更佳的分辨率。论文的重点放在对MUSIC算法的改进上,求出两矩阵的互协方差矩阵,进行相应变换后再对其与各自的协方差矩阵求平均,最后对其特征分解。本文对MUSIC算法改进后,不仅能估计出空间相互独立信号源的波达方向,而且能有效的分辨出相干信号的到达角度。此外还对波达方向估计算法进行了仿真,包括基于子空间分解的MUSIC算法、旋转不变子空间算法以及前/后向空间平滑算法,同时对这几种算法的估计性能进行了详细的分析。结果表明:MUSIC谱峰随着信噪比、阵元数的增加而相应提高,相邻信号的MUSIC谱的分辨率随着角度的减小而相应提高;旋转不变子空间算法的仿真表明信号参数的估计精度随着信噪比的增大,快拍数的增加而提高,且具有较高的估计精确度,入射角度较小时,DOA估计性能要好一些。前/后向空间平滑算法不仅能估计出空间相互独立信号源的波达方向,还能有效的分辨出相干信号的到达角度。 关 键 词：MUSIC算法 天线阵列 DOA估计 改进MUSIC算法

为了提高信道在信噪比大范围变化环境下信道估计的精度，确保高速铁路通信系统的可靠性，提出高铁场景下一种基于信噪比判决的双模切换信道估计算法。该算法利用离散卡—洛基扩展模型（discrete Karhunen-Loeve basis expansion model，DKL-BEM）及线性最小均方误差（linear minimum mean square error， LMMSE）算法进行信道建模和不同速度环境下的信道估计。仿真发现，当信噪比增大至某值时，基于ICI消除的二次信道估计算法性能劣于传统的DKL-BEM算法（出现交叉点），且交叉点值随速度的提高左移（小信噪比方向）。通过对参数分析和两种算法交叉点值的提取，给出交叉点随速度变化的移动轨迹，自适应地实现两种算法的切换，提高信道估计算法的适应性和有效性。

提出了一种基于数据驱动的稀疏虚假数据注入攻击策略。攻击策略分为3个阶段：第一阶段，基于稀疏优化技术对窃听的数据进行预处理以剔除异常值；第二阶段，基于平行因子分解算法推断不完整的系统信息矩阵；第三阶段，根据推断的系统矩阵，使用凸优化的方法求解稀疏攻击向量。仿真实验结果表明，当存在异常值时，传统的攻击策略无法成功实施，而所提攻击策略仍能成功地实施稀疏虚假数据注入攻击。