打开摄像头用光流法对运动物体检测估计，可直接在工程内打开摄像仪对监测到的物体进行光流法跟踪标记！

2.1 二维运动估计的基本概念 2.2 二维运动场模型 2.3 光流法运动估计 2.4 基于块的运动估计 2.5 基于网格的运动估计 2.6 基于区域的运动估计 2.7 多分辨率运动估计

基于子空间的MIMO_OFDM系统信道盲估计算

OFDM 稀疏信道估计 代码类 其中是以压缩感知为基础的OFDM稀疏信道估计 这篇里面主要是BP算法

联合会 cvAUC R软件包提供了一种计算有效的方法，可以估计ROC曲线（AUC）估计值下交叉验证的面积的置信区间（或方差）。 在二元分类问题中， 通常用于评估预测模型的性能。 通常，它与相结合，以评估结果如何推广到一个独立的数据集。 为了评估交叉验证的AUC估计的质量，我们获得其方差的估计。 对于海量数据集，生成单个性能估计的过程在计算上可能会很昂贵。 另外，当使用复杂的预测方法时，即使在相对较小的数据集上对验证模型进行交叉验证的过程仍然需要大量的计算时间。 因此，在许多实际情况下，是方差估计的一种计算上难以处理的方法。 作为引导程序的替代方法，可以使用基于计算效率的的方法来获得交叉验证的AUC的方差估计。 该软件包的主要功能是ci.cvAUC和ci.pooled.cvAUC ，它们报告交叉验证的AUC并分别基于和影响曲线来计算交叉验证的AUC估计的置信区间。 使用基于影响曲线的置

车辆油耗是道路建设后评价的重要指标之一,同时也是道路路面设计、加油站选址、路径选择等问题的决策依据.传统的车辆油耗估计主要采用回归建模的方式,本文基于决策树数据挖掘方法给出了一种车辆油耗的估计模型.首先,利用主成分分析法获取影响车辆油耗的关键因素;其次,基于改进的C4.5决策树构建车辆油耗估计模型;最后,结合1组高速公路场景下车辆油耗的典型样本数据,对本文模型进行验证,通过对车辆油耗预测值与真实值的误差分析,表明本文模型的有效性和实用性.

基于优化运动估计摄动的视频隐写术

针对视觉里程计(VO)因累积误差导致运动姿态估计存在的偏差，提出实时扩展卡尔曼滤波器姿态估计模型，利用惯性测量单元(IMU)结合重力加速度方向作为垂直方向参考，对视觉里程计航向、俯仰和侧倾3个方向姿态估计进行解耦，修正姿态估计的累积误差；根据运动状态采用模糊逻辑调整滤波器参数，实现自适应的滤波估计，降低加速度噪声的影响．实验采用高精度的全站仪作为真值，并结合多种地形环境，实验结果表明：50 m内跟踪的累积误差低于0．3 m，有效地提高了视觉里程计的定位精度和鲁棒性．

在介绍正交频分复用（OFDM）技术基本原理和基本接收模型的基础上，提出将空间谱估计中的多重信号分类（MUSIC）算法应用到OFDM系统参数盲估计中。经过MATLAB实验仿真表明，在没有信号先验知识的情况下，此算法对信噪比较低的仿真OFDM信号和实际802.11a信号均能有效估计出其子载波个数和发射端作傅立叶反变换的点数。

为多维域实现 Rosenblatt-Parzen 密度估计器。 它可以实现不同的带宽选择（Silverman 插件是渐近最优的，留一法估计会导致在较小样本中可能更合适的结果）。 实现了几个功能（引导、对数似然计算等）。 如果出现任何错误，请告诉我。