Matlab代码考克斯估计适用于间隔检查的比例风险模型的方法 这是我的硕士论文中使用的仿真框架的最小示例。 该代码的目的是为执行蒙特卡洛模拟提供一个灵活的平台，以比较Cox回归算法的几种不同实现。 该软件克服的主要挑战是，因为这些软件包是用不同的语言（R和MATLAB）编写的，所以没有一种简单的方法可以使用完全相同的生成数据集在每个实现上运行仿真以进行公平的比较。 取而代之的是，生成的数据集需要以R和MATLAB格式保存到磁盘，运行模拟，然后整理结果。 这些脚本解决的第二个问题是，对于普通的便携式计算机而言，该程序将花费数月的时间才能运行：某些算法的计算量很大。 这些脚本允许模拟在高性能计算服务器上远程运行，以便以后可以下载结果摘要。 最后，可用的计算服务器没有MATLAB许可证，因此这些脚本允许使用MATLAB的开源实现Octave运行MATLAB语言算法。 实验与配置 该框架旨在允许使用相同的代码库来设置和运行大量实验。 在本文中，在各种数据样本大小和审查比例下，对各种技术进行了比较。 通过为每个实验创建一个单独的目录，并在名为setup.R的文件中设置实验参数来设置这些不同的“实

核密度非参数估计的matlab代码ICA-R-估计 参考： M. Hallin & C. Mehta (2015)。 非对称独立分量分析的 R 估计。 美国统计协会杂志，110(509)，218-232 独立分量分析 (ICA) 是一种多变量统计方法，其中将观察到的信号去卷积或分离为独立的潜在源信号。 在 ICA 模型中，观察到的 m 向量满足 , 其中 是一个非奇异维混合矩阵和 是一个向量，其分量 S_k(t) 具有成对独立分布（超过 t=1,2,...）。 ICA 的一个主要目标是从观察到的 X 向量中估计混合矩阵 ()。 将混合矩阵的准确估计的逆应用于观察到的混合 X 向量允许恢复 ICA 模型中的源信号。 在这个项目中，我们为混合矩阵提出了一个单步 R 估计器，旨在针对具有重尾分布的源信号和其他类型的噪声（相对于混合矩阵的现有估计器）实现更大的鲁棒性。 此外，我们能够通过半参数程序阐明 R 估计量的渐近特性，例如其极限分布。 评估 R 估计器首先需要 获得混合矩阵的初步估计量 L0，以实现根 n 一致性和 为各个未观察到的独立源信号指定单变量分布 f:=(f1,...,fm)

头部姿态估计广泛应用于多个领域,大多基于二维图像,而三维(3D)头部姿态估计与人脸三维重建结合的相关研究较少。利用重建的头部三维信息,可以为估计头部姿态提供更多有效的数据信息,能大大提高头部姿态估计的精确度和准确度。因此,将基于结构光三维重建和3D头部姿态估计相结合,重建人脸三维形貌并实现3D点云可视化。同时提出一种3D头部姿态估计算法,搜索鼻尖和鼻梁,建立空间直角坐标系和人脸本征坐标系,利用人脸的垂直对称性估计头部姿态欧拉角。利用模特人头进行实验,基于结构光三维重建的3D头部姿态估计算法的欧拉角在-25°~25°范围内均可测量,绝对误差的平均值和标准差均小于1°,测量平均值与真实值的线性相关度达99.8%。与基于二维图像的头部姿态估计相比,本文算法具有更高的准确度和鲁棒性。

函数 abgFilter 实现了 alpha-beta-gamma 滤波器的通用算法，该算法是给定观察数据的速度和加速度的线性状态估计。 它的作用类似于平滑。 也与卡尔曼滤波器和控制理论中使用的线性状态观察器密切相关。 它的主要优点是不需要详细的系统模型。

在需要对三维环境感知的领域中，如机器人避障、自动驾驶、增强现实等，二维的图像信息很难满足需求，深度估计技术可以很好的提供场景的深度信息。

提出了一种基于压缩感知理论的正交频分复用(OFDM)系统稀疏信道估计的新方法,并具体采用正交匹配追踪(OMP)压缩感知算法对OFDM时域信道脉冲响应进行估计。与传统的最小二乘算法比较,它可以在使用较少导频的条件下获得很好的信道估计性能,从而可以提高系统频谱有效性。根据仿真和压缩感知理论分析确定了OMP信道估计中最佳导频数和最佳导频位置。

基于EMD的广义互相关时延估计，孙书学，吕艳新，提出一种基于经验模式分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）的广义互相关时延估计方法，用来解决信号非稳态且采集信号的各个通道间存�

逗号2k19 展示了comma2k19，这是加利福尼亚州280高速公路上通勤时间超过33小时的数据集。 这意味着在加利福尼亚州圣何塞和旧金山之间20公里的高速公路上行驶的2019年路段（每个路段长1分钟）。 comma2k19是一个完全可复制且可伸缩的数据集。 数据是使用逗号收集的，逗号传感器类似于任何现代智能手机，包括路面摄像头，手机GPS，温度计和9轴IMU。 此外，EON会捕获原始的GNSS测量数据以及用逗号对汽车发送的所有CAN数据。 在这里，我们还介绍了 （开源GNSS处理库）。 与用于收集原始数据的GNSS模块相比，Laika产生的位置精确度高出40％。 该数据集包括记录摄像机的全局参考框架中的姿势（位置+方向）估计。 这些姿势是使用紧密耦合的INS / GNSS / Vision优化器来计算的，该优化器依赖于Laika处理的数据。 comma2k19是开发和验证紧密耦合的

计算置信区间的matlab代码数据库管理系统 动态贝叶斯多锥估计MATLAB代码 说明：该存储库包含在动态贝叶斯多锥度估计范例中开发的算法的实现。 版权所有（c）2017 Proloy Das保留所有权利 接触： 引用：如果您发现这些代码对您的研究有帮助，请引用以下任何/两篇文章： （1） Das和B. Babadi，动态贝叶斯多锥光谱分析； IEEE Trans。 关于信号处理，第一卷。 66号2018年3月15日，第6页，第1394-1409页。（链接:) （2）页Das，B. Babadi，一种用于非平稳数据的贝叶斯多锥方法及其在EEG分析中的应用； 2017年12月2日，宾夕法尼亚州费城，IEEE医学和生物学信号处理研讨会（SPMB17）。 （关联： ） 日期：2017年6月5日 要求：在Matlab R2016b版本中实现，但应在大多数版本上运行。 内容： 1. main.m: Master script. 2. TSpectrogram.m: genrates single taper sSpectrogram estimates. 2. MTSpectrogram.m:

如果您将其用于学术目的，请引用： 1. Szymon Rusinkiewicz 撰写的“在三角形网格上估计曲率及其导数”（2004 年） 2. Y. Ben Shabat, A. Fischer，“使用曲率分析为增材制造设计自适应多Kong微结构”第 25 届 CIRP 设计会议。 2015 年，以色列海法。 此代码是根据 [1] 实现的。 GetCurvatures 计算曲率张量和主曲率在% 面顶点数据结构中给出的网格的每个顶点％输入： -FV -struct - 三角形网格面顶点数据结构（包含 FV.face 和FV.顶点） -toggleDerivatives - 标量 1 或 0，指示是否计算曲率导数％输出： -PrincipalCurvatures - 2XN 矩阵（其中 N 是包含每个顶点的主曲率 k1 和 k2 的顶点数-PrincipalDir1 - 包含 k1 主体方