头部姿势估计-OpenCV 在计算机视觉中，姿势估计特别是指对象相对于相机的相对方向。 姿势估计在计算机视觉中通常称为“透视n点”问题或PNP问题。 样片 安装 使用包管理器 。 pip install -r requirements.txt cd models bash downloader.sh cd .. 用法 从图像获取姿势 python head_pose_from_image.py -h 从网络摄像头获取姿势 python head_pose_from_webcam.py -h #### For source 0 and focal length 1 python head_pose_from_webcam.py -f 1 -s 0 3D模型可视化 python Visualize3DModel.py

毫米波雷达，77GHz，角度估计，DOA算法，Matlab

针对二维 ESPRIT算法在求解相干信号的时候存在较大的阵列冗余度,为了降低计算量,提高算法的解相干 能力,在双排平行均匀线阵的基础上,介绍了一种二维修正 ESPRIT算法。通过对子阵的合并,摒弃了原协方差矩阵 中的冗余数据,使得新构成的协方差矩阵的维数比原来下降了近33%,从而降低了特征值分解的维数,并且新构成 的协方差矩阵可以对接收数据进行共轭重排再利用。理论分析和仿真实验表明,该算法降低了计算量,提高了对非 相干信号的估计准确度,同时具有一定的解相干能力。

提出了一种提高实际复杂场景中光流估计的鲁棒性和准确性的方法。 该方法克服了使用亮度恒定性和梯度恒定性的组合引起的照明变化引起的限制。 此外，该方法通过同时应用双边滤波器和惩罚函数，提高了光流估计的可靠性。 此外，它采用对偶算法和从粗到精方案提高了估计光流的计算能力和适用性。 我们使用来自Middlebury光流数据库的场景和真实的复杂场景来验证所提出的方法。 结果表明，所提出的方法对光照变化具有鲁棒性，并提高了光流估计的准确性和提取目标边缘的能力。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码介绍

最大似然波达方向(DOA)估计具有最优的理论性能,但是存在计算量过大的问题。为了降低最大似然DOA估计的计算量,将参数估计转化为高维非线性函数的优化问题,并提出了一种新的优化算法。首先利用波束形成法对空间谱进行预估计并根据空间谱信息构造一组满足"预估分布"的初始解,这组初始解以较大概率落在全局最优解的局部吸引域中。然后将其中适应度最大的一个初始解作为局部搜索的起点。网格爬山法是一种以网格为单元的局部搜索方法,比传统爬山法更加高效和稳定,因此采用该方法获取全局最优解。新算法不仅能够得到精确的参数估计,同时具有较高的计算效率,计算机仿真显示新算法的计算效率高于基于粒子群优化的最大似然DOA估计算法。

　提出了一种基于伪噪声(PN:Pseudo Noise) 序列循环相关的信道估计算法,并将之应用于单载波频域均衡 系统中。将新信道估计算法与2 种典型的频域信道估计算法进行对比研究发现:新算法可更好的兼顾性能与计算 复杂度。将新算法用于SC2FDE 系统时,研究了基于干扰消除的接收处理流程,并提出了发送的所有PN 导频序列 都相同时的简化接收处理步骤。仿真表明:干扰消除流程和新的信道估计算法可以使系统性能接近信道完全已知 时的系统性能。 关键词　信道估计

具有粘性阻尼的 N 自由度线性受迫系统的频率响应函数和模态参数估计。

动态压缩感知（DSC）是压缩感知领域中一个重要的研究分支，它是近几年新兴起的一种信号处理与分析方法，与传统的压缩感知理论不同，DSC研究的对象是稀疏时变信号，并且已在视频信号处理和动态核磁共振成像等方面显示出了强大的应用潜力。本节正是在此基础上，提出了一种用于多普勒频率跟踪估计的DSC方法。首先，通过前一跟踪时刻所得到的先验DOA稀疏信息，获得当前跟踪时刻信号向量中各位置非零元素的分布概率，继而建立起动态DOA的稀疏概率模型。然后，采用加权l_1范数最小化方法重构出当前跟踪时刻的信号向量，从而确定非零元素的位置，获得DOA的实时估计值，最终实现运动目标的动态DOA跟踪。

针对现有的助听器语音增强算法在非平稳噪声环境下，残留大量背景噪声的同时还引入了“音乐噪声”，致使增强语音可懂度和信噪比不理想等问题。提出了一种基于噪声估计的二值掩蔽语音增强算法，该算法利用人耳听觉感知理论，结合人耳的听觉特性和耳蜗的工作机理。采用最小值控制递归平均（Minima-Controlled Recursive Averaging，MCRA）算法获得估计噪声和初步增强语音；将估计噪声和初步增强语音分别通过可以模拟人工耳蜗模型的gammatone滤波器组进行滤波处理，得到各自的时频表示形式；利用人耳的听觉掩蔽特性，计算含噪语音在时频域的二值掩蔽；利用二值掩蔽得到增强语音。实验结果表明：该算法很大程度上去除了谱减法引入的“音乐噪声”，与基于MCRA谱减法相比，增强语音的语言可懂度指数（Speech Intelligibility Index，SII）、主观语音质量评估（Perceptual Evaluation of Speech Quality，PESQ）和信噪比（Signal to Noise Ratio，SNR）都得到了提高。