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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空间非均匀海杂波的协方差矩阵估计新算法

matlab 代码允许重现论文中的一些结果：Chen S、Wang K、Peng Z 等人，广义色散模式分解：算法和应用，声音与振动杂志，2020 年。论文中使用的算法是对偶论文的版本（频域）：Chen S, Yang Y, Peng Z, et al, Adaptive chirp mode tracking: Algorithm and Applications, Mechanical Systems and Signal Processing, 2018. 部分脚本摘自论文: Chen S, Dong X, Peng Z, et al, Nonlinear Chirp Mode Decomposition: A Variational Method, IEEE Transactions on Signal Processing, 2017. and the paper: Chen

少量物体检测 （ECCV 2020）PyTorch实施的论文“野外物体的少量目标检测和视点估计” 如果我们的项目对您的研究有所帮助，请考虑引用： @INPROCEEDINGS{Xiao2020FSDetView, author = {Yang Xiao and Renaud Marlet}, title = {Few-Shot Object Detection and Viewpoint Estimation for Objects in the Wild}, booktitle = {European Conference on Computer Vision (ECCV)}, year = {2020}} 变更日志 [2020年12月15日]在download_models.sh中download_models.sh的CO

空间谱估计的很好教材，入门级

在本文中，我们证明了涉及Mertens和Chebyshev函数的两个公式。 第一个公式由Mertens自己完成，没有证据。 第二个公式是一个新公式。 使用这些公式，我们以某种方式估计Mertens函数，从而获得批准Riemann假设的充分条件。

噪声估计分布这是 Ref. 的配套发行版。 纸： O. Laligant、F. Truchetet、E. Fauvet，“数字阶跃模型信号的噪声估计”，IEEE Trans。 图像处理，2013 年 12 月，22(12):5158:67 联系人：olivier.laligant@u-bourgogne.fr 这种分配允许： - 引入新的噪声估计器 (NOLSE)，对各种类型的噪声具有有趣的性能- 在被各种合成噪声破坏的真实图像上测试各种噪声估计器- 使用各种噪声估计器估计图像中的噪声水平结果可用于各种应用。 标题图像示出了图像恢复的示例，其中通过噪声估计器获得恢复方法的参数。 估计量： - 新估算器 NOLSE 的 nolse.m、fnolse.m 类似脚本和函数版本- SI Olsen 的 averageN.m 噪声估计（请参阅 averageN 的帮助） -J.Immerkæ