信号子空间和噪声自空间的正交性 可以得到music算法

Charan Langton编写的教材,通俗易懂，不过各章不是一起的。这里是6章。

Charan Langton和她孩子一起编写写的教材,通俗易懂，不过各章不是一起的。这里是5章。

Charan Langton和他的孩子一起编写的教材,通俗易懂，不过各章不是一起的。这里是1-4章。

这是一款基于matlab的信号载噪比估计的代码，可以直接运行。无误！

电压谐波估计模型（内含数据与代码）。 提供给最终用途设备的电力质量取决于公用事业公司提供的电压质量。如果电压在额定频率下具有额定值，则称其具有质量，而没有任何偏差。

MATLAB中几种功率谱估计函数的比较分析与选择

rbf预测数学代码PEMF用户指南 版本2016.v1 模型保真度的预测估计（PEMF）是一种与模型无关的方法来量化替代模型误差。 PEMF将模型训练器，要在其上训练模型的样本数据以及要应用于模型的超参数值用作输入。 作为输出，它提供了替代模型中中值或最大误差的估计值。 ％欢迎任何反馈或评论。 请引导他们到 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%% ％首次使用说明 ％>为了从任何地方调用PEMF，请将路径添加到PEMF目录 ％ ％>为了使用任何第三方代理建模包 ％（例如，对于Kriging为“ dace”，对于SVR为“ Libsvm”）， ％将其放在“ / Models”子文件夹中 包含的百分比型号代码：径向基函数或RBF（具有5种不同的内核） 已测试的第三方模型百分比：克里格（DACE）和SVR（LibSVM）。 可以在以下位置找到它们： ％DACE： ％LibSVM： ％>尝试示例demo_PEMF（在Examples目录下）以了解如何使用PEMF %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

DeepLabCut：无需标记的深度学习(动物)姿态估计与行为跟踪 www.deeplabcut.org DeepLabCut 是一个工具箱，用于对执行各种任务的动物进行无标记姿势估计。 阅读下面的简短开发和应用摘要。 :purple_heart: DeepLabCut 现在支持多动物姿态估计（测试版）。 安装：如何安装 DeepLabCut 文档：DeepLabCut 过程 项目管理的管道和工作流程概述。 有关分步用户指南，请同时阅读 Nature Protocols 论文！ 演示代码 我们提供了几个 Jupyter Notebook：一个引导您完成演示数据集以测试您的安装，另一个 Notebook 从一开始就在您自己的数据上运行 DeepLabCut。 我们还向您展示了如何在 Docker 和 Google Colab 上使用代码。 为什么要使用 DeepLabCut？ 2018 年，我们展示了跟踪跟踪、到达小鼠体内以及产卵过程中各种果蝇行为的能力（详见 Mathis 等人）。 然而，没有任何特定内容使工具箱仅适用于这些任务和/或物种。 该工具箱已经（由我们和其

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