LMS和RLS滤波算法 里面两个算法是单独文件--函数的形式，里面含有两种算法的测试程序，希望能够给大家提供帮助！

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AI换脸是指利用基于深度学习和计算机视觉来替换或合成图像或视频中的人脸。可以将一个人的脸替换为另一个人的脸，或者将一个人的表情合成到另一个人的照片或视频中。算法常常被用在娱乐目上，例如在社交媒体上创建有趣的照片或视频，也有用于电影制作、特效制作、人脸编辑工具和虚拟现实。但也有可能被滥用，用于欺骗、虚假信息传播或隐私侵犯。 随着AI换脸技术的广泛应用，这也引起很多的关注和担忧，因为它可以用于制造虚假的视频内容，可能导致社会和政治问题。AI换脸技术也会引发法律和伦理问题，包括隐私问题和身份验证问题。滥用这些技术可能导致个人的声誉受损，也可能用于欺骗和诈骗。 AI换脸技术不断发展，变得越来越先进的同时，也有研究人员和技术公司努力开发检测和防御AI换脸的方法，以应对滥用和虚假信息传播的问题。 这里结合实现了一些常用的AI换脸技术，从人脸检测到人脸关键点检测，再到AI换脸，然后使用算法进行人脸修复和超分，以便大家更好的了解AI换脸这个智能算法，只能全面的理解才能做到更好的防范。

垃圾分类数据集和tf代码+8G数据集

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平面SLAM 此仓库提出了一种RGB-D SLAM系统，该系统是专门为结构化环境设计的，旨在通过依赖于从周围提取的几何特征来提高跟踪和映射精度。 更多细节可以在我们的论文中找到（ 和 ）。 作者：李艳艳，拉扎·尤努斯，尼古拉斯·布拉施，纳西尔·纳瓦布和费德里科·托巴里 执照 PlanarSLAM是根据发行的。 出于商业目的，请与作者联系：yanyan.li（at）tum.de。 如果您在学术作品中使用PlanarSLAM，请引用： inproceedings{Li2021PlanarSLAM, author = {Li, Yanyan and Yunus, Raza and Brasch, Nikolas and Navab, Nassir and Tombari, Federico}, title = {RGB-D SLAM with Structural Regula

采用窄相关技术和双△相关技术，对BPSK（1）信号和BOC（1，1）信号在不同预相关带宽和不同相关器间隔时的平均加权多径误差包络进行了仿真，提取了多径误差典型值。结果表明，随着相关器间隔的减小，多径误差逐渐减小，但当相关器间隔为0.1个码片时，多径误差的减小已不明显；多径误差并不是随着预相关带宽的增大一直减小，而是有一个最小值。