高博等人翻译的状态估计的书 最全，适合做机器人相关开发的同学学习

它是从面部估计年龄、性别和吸引力的样本。 它提供了一个深度学习迁移学习的例子。 它是基于CNN的算法。 包括预训练的网络。 我应用了基于 vgg-face 和 UTKFace 年龄和性别数据集的迁移学习以及 SCUT-FBP 数据集的吸引力。 请运行 demo_test 它也是 demo_train.m 中的训练代码示例 vgg-face https://github.com/rcmalli/keras-vggface UTKFace https://susanqq.github.io/UTKFace/ SCUT-FBP http://www.hcii-lab.net/data/SCUT-FBP/EN/introduce.html

高斯混合模型（Gaussian mixture model，簡稱 GMM）是單一高斯機率密度函數的 延伸，由於 GMM 能夠平滑地近似任意形狀的密度分佈，因此近年來常被用在語音 與語者辨識，得到不錯的效果。 8 – 1. 單一高斯機率密度函數的參數估測法 8 – 2. 高斯混合密度函數的參數估測法 8 – 3. 求取 GMM 參數的另一種方法

应用叠加导频，对OFDM信道进行估计，同时利用消息传递算法进行迭代符号检测。 本代码分为如下几个部分：1，随机产生通信符号，2，随机产生导频符号，3，通信符号与导频符号按照一定比例叠加（其中叠加比例在0.6-0.9之间），4，接收机利用接收信号，对信道进行估计，5，利用信道值进行符号检测，6，迭代进行第四-第五步，直到收敛为止。

MATLAB程序和论文都在里面，程序不用修改直接运行，2021年这门课程题目大改，六十多分的一大批，因为最后复习的还算全面，最终期末成绩95，自己复习所做的笔记也发布了，很全很全，因为自己还付出了比较多的时间所以就设定了积分，毕竟是劳动成果嘛，如果没有积分的也可以直接联系我呀！

1、实现效果：见链接：https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/90110096 2、视频编码常用运动估计算法的matlab实现，并采用matlab GUI界面实现。 3、适用于计算机，电子信息工程等专业的大学生课程设计和毕业设计。 4、售后：可以加博主客户答疑群（1102562345）咨询相关问题。

对驾驶员的速度感知量化数据采集

系统带宽 Bw＝8.75MHz 采样速率 Fs＝10MHz Nfft=1024 ofdm符号长度 Tb＝102.4 us 循环前缀cp长度 Tg＝12.8 us Ts=Tb+Tg 一帧中共26OFDM符号，导频插入方式根据符号序列奇偶不同而不同，第一个符号序列为1，即1～26编号，导频在2～25符号中插入。

阵列信号处理是信号处理领域内的一个重要分支，在近些年来得到了迅速发展。波达方向（Direction of Arrival，DOA）估计是阵列信号处理的一个重要的研究领域，在雷达、通信、声纳、地震学等领域都有着广泛的应用前景。在DOA估计的发展过程中，人们对高分辨DOA估计算法一直有很大的研究兴趣，并在这一领域取得了很多重要的进展。本文主要研究经典的多重信号分类（Multiple signal Classification，MUSIC）算法。 本文首先回顾了空间谱估计技术的发展过程及现状，比较详细的介绍了空间谱估计基础和DOA估计模型，研究了DOA估计中的MUSIC算法，给出了MUSIC算法的原理和步骤，并通过一些计算机仿真实验，得出了MUSIC算法的性能分析。最后做了全文总结，归纳了本文所做的工作和结论。

TDOA matlab实现对信号的时延估计，代码量少，经过验证(TDOA matlab implementation of the signal delay estimation, less code, proven)