频域自适应干扰抵消算法的设计与实现 频域自适应干扰抵消算法的设计与实现

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神经网络自适应动态规划在污水处理过程控制中的应用.doc

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PMSM伺服系统变论域自适应模糊控制设计，袁能，吴桂清，PMSM调速系统是一个复杂的非线性系统，单纯采用PI控制或模糊控制都难以取得较好的控制效果。本文在自适应模糊PI控制的基础上引入了�

Matlab rms函数代码立体配对项目 一个Matlab项目，实现了具有自适应窗口形状的Kanade立体匹配算法。 文件索引： Benchmark1.m-关于9种以上窗口形状的初始工作 Benchmark3.m-我们算法的主要实现。 它使用以下功能： 不确定度.m：在给定窗口内计算不确定度估计值的函数。 crementDisp.m：一个函数，用于在我们扩展窗口之后计算视差增量。 initialDisparity.m：将基准1的结果重构为一个函数，该函数会生成视差图的初始估计 originalLab.m-包含运行算法的代码，该算法通过简单地改变所有差异来计算SSD。 这段代码还会生成我们的RMS与窗口大小图 NewWindow.m-一个包装类，用于提供有关我们在其上进行计算的窗口的信息 StereoImage.m-另一个包装类，包含一组立体图像的各个方面 运行：要查看我们的Kanade和Okutomi算法最终实现的结果，请运行Benchmark3。 立体声图像输入可以更改为任何图像。

an implementation of Video Frame Interpolation via Adaptive Separable Convolution using PyTorch pytorch-sepconv 这是使用 PyTorch 通过自适应可分离卷积 [1] 进行视频帧插值的参考实现。 给定两个帧，它将以可分离的方式利用自适应卷积 [2] 来插入中间帧。 如果您使用我们的工作，请引用我们的论文 [1]。 对于这项工作的 Torch 版本，请参阅：https://github.com/sniklaus/torch-sepconv setup 要构建实现并下载预训练的网络，请运行 bash install.bash 并确保您配置了 CUDA_HOME环境变量。 成功完成此步骤后，运行 python run.py 进行测试。 如果您在执行期间收到有关无效设备功能的错误消息，请将 install.bash 中使用的 CUDA 架构配置为您的显卡支持的内容。 用法 要在您自己的帧对上运行它，请使用以下命令。 您可以选择 l1 或 lf 模型，请参阅我们的论文了