不好意思，之前上传的 寒冰射手，被高版本的打开过，导致代码报错，请谅解，请下载这个工程文件（版本 2018.3.14）

python预测算整理集合,包含SVR回归预测详解及代码，AR/ARMA LSTM预测详解及代码 卡尔曼滤波，粒子滤波等算法

Unity AR + GPS Location最新插件，用于将GPS坐标转化为AR虚拟世界中的坐标，实现AR导航或者导览功能。

所有的方块、网格都是SCNNode节点。然后Tetromino这个类储存了方块的形状。TetrisState对Tetromino再次进一步的加深，包含了该方块的位置坐标已经运动的算法。然后具体的算法无非是改变Tetromino里面具体点的值。 方块的移动也是改变Tetromino里面具体点的值。然后旋转再图6有讲解 关于俄罗斯方块在下移过程中拼接的时候，都是控制TetrisWell中的matrix数组来进行更新，从而控制整个程序中方块的状态。 具体的运动和判断就是通过for循环来对比matrix数组来进行更新，然后进行相应的处理，具体的看源码。

2021年VR、AR行业研究报告

郑州大学随机信号处理大作业+答案 郑州大学随机信号处理大作业，Yule-Walker法、Burg法、协方差法进行AR模型的功率谱估计。郑州大学随机信号处理大作业+答案

郑州大学随机信号处理大作业 附程序， Yule-Walker法、Burg法、协方差法进行AR模型的功率谱估计。楼主拿了90+、4.0。 郑州大学随机信号处理大作业 附程序， Yule-Walker法、Burg法、协方差法进行AR模型的功率谱估计。楼主拿了90+、4.0。 1.引 1.引言 功率谱佔计是分析、了解信号所含有用信息的工具,也是信 号内在本质的也一种表现形式,功率谱密度(PSD)两数描述了随 机过程的功率随频礻的分布。其评价指标包括客观度量和统计度 量,谱分辨率特性是客观度量中的重要指标,而统计度量指标则 包括方差、均方误差等。 在频谱分析中主要包含两大类方法:古典谱估计和现代谱估 计。占典谱估计包括周期图估计法和相关法,它们都以傅里叶分 析为理论基础,计算相刈较为简单,但主要存在着分辨率低和性 能不好等问题。现代谱估计采用参数模型化的谱估计方法,通过 构造合适的系统模型,将要分析的随机信号用模型的参数来表示, 将其过程化为某系统在白噪声激劢下的输岀。常用的纯连续谱的 平稳随杋信号模型是有理分式模型,方法主要包括最大熵谱佔计、 AR模型法、MA模型法、ARMA模型法和最大似然法等,其中AR 模型用得较多。在线性估计方法大多是有偏的谱估计方法,谱分 辨率随数据长度的增加而提高。而非线性谱估计方法大多是无偏 的谱估计方法,通常可以获得高的谱分辨率。 本次实验主要利用了经典法中的周期图法和相关法、求解 Yule-Walker方程法、 Levinsη- durbin快速算法以及Bug算法实现 了对信号的功率谱估计。 2.实验原理 2.实验原理 21古典谱估计 相关法谱估计是以相关函数为媒介米计算功率谱,又叫做间接法 它的理论基础是维纳-辛钦定理,其具体实现步骤如下: 第一步,由获得的N点数据构成的有限长序列xn(n)来估计自相关 哟数,即:f(x) N一1 NAn=0AN(nXN(n+ m) 第二步,由自相关函数的傅里叶变换求功率谱,即Sx(el" 1=-(M-1) Rx(me/wi 以上两步经历了两次截断第一次是估计RX(m)时仅利用了x(n)的 N个观测值,这相当于对ⅹn)加矩形窗截断。该窗是加在数据上的, 般称为加数据窗另一次是估计Sx(e)时仅利用了从-(M1)到M-1)的 Rx(m这相当于对Rx(m加矩形窗截断将Rx(m)截成(2M1)长,这称为 加延时窗式中RX(m)和分别表示对它们和的估值由于MAR模型)。系统输出 与系统函数可分别用公式表示为: x()=w(n) auxin k) k=1 H(z 1+∑ 7 k k=1 P阶AR模型有p+1个待定系数a1到ap和系统增益G,由上 式,可得白噪声激劢得到的系统输出 x(n)=-∑2=10kx(n-1)+Gw(n) 该式可以理解为,用n时刻之前的p个值的线性组合来预测n时 刻的值x(n,预测误差为GW(n)。在均方误差最小准则下,组合系数 a1,a2,a3…,ap的选择应使预测误差GWn)的均方值最小经过一系 2.实验原理 列的运算,最终可以得到AR模型的正则方程 r( -k, m= 1, 2 Rx(m) kRx(m -k)+g2, m=0 其中模型参数为 Yule-Walker方程: Rxx(m a kXX k=1 其矩阵形式为: R(0) R(1) R(p-1) R(1) R(1) R R(p-1) 2 R(2) R(p-1)R(p-2) R(0) R(p) 求解Yule硎 Walker方程就可以得到AR模型系数。得到参数az (i=1,23,4.p),就可以根据自相关函数和以求参数求系统增益G。 再由Sye)=Sx(e)*|H(e)2可以得到功率谱。但是这种方法直 接求解线性方程组,运算量较大,同时在用自相关法对数据开窗的辶 程中,人为假定了数据段之外的数据为0,在计算过程中引入了误差。 23 Levinson-durbin快速递推法 Levinson- durbin递推算

https://blog.csdn.net/SuperAE86/article/details/104653595 这篇文章已经把虚拟机安装mac系统讲的很详细了,我就不搬运了 主要补充下 空间问题 虚拟机安装Mac OS 务必最少留有40G空间,这次安装完成加上VMware软件一共用了38G的空间(这还不算上Mac OS 10.15.1接近9G的cdr镜像哦,安装完成以后可以删除cdr镜像,所以务必留有足够的空间安装Mac OS) 环境: VMware15.5 Pro Mac OS 10.15.1 如何修改虚拟机的Mac分辨率?? 其实很简单,但是百度一堆过时的居多并且不标注操作环境很尴尬,

20210610-开源证券-汽车行业智能汽车系列（三）：座舱智能化引发交互革命，AR~HUD乘风而来.pdf

模型 – 视图 – 控制器或MVC，MVC是普遍的叫法，是一种软件设计模式，用于开发Web应用程序。模型- 视图 – 控制器模式是由以下三部分组成： 模型/Model – 一个负责维护数据模式的最低水平。 视图/View – 负责显示所有或数据到用户的部分。 控制器/Controller – 软件代码控制Model和View之间的相互作用。 MVC是受欢迎的，因为它隔离了应用逻辑从用户界面层和支持的关注点分离。这里的控制器接收用于该应用程序的所有请求，制备视图所需要的任何数据。视图，使用制备的控制器，产生一个最终像样的响应的数据。 MVC抽象可以用图形表示如下。 模型 – model 模型