This paper proposes a new digital beamformer for uniform concentric spherical array (UCSA) having nearly frequency invariant (FI) characteristics. The basic principle is to transform the received signals to the phase mode and remove the frequency dependency of the individual phase mode through the use of a digital beamforming network.

A题：水塔的水流量估计 美国某州的各用水管理机构要求各社区提供以每小时多少加伦计算的用水率以及每天所用的总水量。许多社区没有测量流入或流出水塔的水量装置，他们只能代之以每小时测量水塔中的水位，其误差不超过0.5%。更重要的是，当水塔中的水位下降到最低水位L时水泵就启动向水塔输水，直到最高水位H，但也不能测量水泵的供水量。因此，当水泵在输水时不容易建立水塔中水位和水泵工作时用水量之间的关系。水泵每天输水一次或两次，每次约二小时。 试估计任意时刻（包括水泵在输水工作的时候）从水塔流出的流量f（t），并估计一天的总水量。附表给出了某个小镇一天中真实的数据。 附表给出了从第一次测量开始的以秒为单位的时刻，以及该时刻的高度单位为百分之一英尺的水位测量值。例如，3316秒后，水塔中水位达到31.10英尺，水塔是一个高为40英尺，直径为57英尺的正圆柱。通常当水塔降至约27.00英尺时水泵开始工作，当水位升到35.50英尺时水泵停止工作。 某小镇某天的水塔水位 时间(秒) 水位 (0.01英尺) 时间(秒) 水位 (0.01英尺) 时间(秒) 水位 (0.01英尺) 0 3 175 35 932 水泵工作 68 535 2 842 3 316 3 110 39 332 水泵工作 71 854 2 767 6 635 3 054 39 435 3 550 75 021 2 697 10 619 2 994 43 318 3 445 79 154 水泵工作 13 937 2 947 46 636 3 350 82 649 水泵工作 17 921 2 892 49 953 3 260 85 968 3 475 21 240 2 850 53 936 3 167 89 953 3 397 25 223 2 797 57 254 3 087 93 270 3 340 28 543 2 752 60 574 3 012 32 284 2 697 64 554 2 927

LDhat是用C语言编写的软件包，用于分析种群遗传数据的重组率。 该软件包已迁移到github：https://github.com/auton1/LDhat

东华大学机器学习核密度估计大作业 第一部分是一个三维的彩色KDE估计图（最好用MATLAB画）；第二部分是测试图片的运动目标二值图像检测结果（运动员用白色像素，背景用黑色）

单频信号时域延时的谱估计算法，通过延时求和扫描空间方位进行目标方位估计

基于新息估计和正交投影的闭环子空间模型辨识

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该函数使用来自焦点的形状 [1] 从散焦图像序列中估计深度图和可靠性度量。 根据 [2]，可靠性测量值低于 20 dB 的像素的深度是不可靠的，应该丢弃。 此代码已在 [2] 和 [3] 中使用。 对于演示，只需运行'sffdemo' 参考： [1] SK Nayar 和 Y. Nakagawa，IEEE Trans。 帕特肛门。 马赫。 英特尔。 16(8):824-831, 1994。 [2] S. Pertuz、D. Puig、MA Garcia，焦点形状的可靠性测量，Image Vis。 计算。 31：725–734，2013年。 [3] S. Pertuz、D. Puig、MA Garcia，焦点测量操作符分析，用于焦点形状，模式识别。 46（5）：1415-1432，2013。

参数估计 成平著 非常好的数理统计专著 有助于进一步进行研究

三维视线估计的目标是从眼睛图片或人脸图片中推导出人的视线方向，视线的方向往往跟眼睛的状态和头部姿态都有关系。从输入图像中用深度卷积神经网络来对眼睛的虹膜和瞳孔像素进行分类，从而进行特征提取，跟踪三维眼球的注视状态。演示视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV14P4y1c7RF?spm_id_from=333.337.search-card.all.click