单糖 这是以下论文的代码开发版本： Bugra Tekin，Sudipta N.Sinha和Pascal Fua，“实时无缝单发6D对象姿态预测”，CVPR 2018。 可以在以下找到上述文章的代码库的原始存储库。 介绍 我们提出了一种单发方法，可以同时检测RGB图像中的对象并预测其6D姿势，而无需多个阶段或必须检查多个假设。 我们方法的关键部分是受YOLO网络设计启发的新CNN架构，该架构可直接预测对象3D边界框的投影顶点的2D图像位置。 然后使用PnP算法估算对象的6D姿势。 ， 引文 如果您使用此代码，请引用以下内容 @inproceedings {tekin18， TITLE = {{实时无缝单发6D对象姿态预测}}，作者= {Tekin，Bugra和Sinha，Sudipta N.和Fua，Pascal}， BOOKTITLE = {CVPR}， 年= {2018} } 执照

在序列图像中，相继帧间存在着很大的空间冗余度，运动估计可以去除相继帧间的冗余信息，保留相关有效信息。在多种运动估计算法中，简单、有效的块匹配算法得到了广泛的应用。通过使用常用序列，对各种块匹配算法(BMA)进行测试比较，给出了一种性能较优的匹配算法。

针对二维多重信号分类算法可以估计出系统的到达时间(TOA,time-of-arrival)和波达方向(DOA,direction-of-arrival)参数，但需要复杂度非常高的二维谱峰搜索这一问题，提出了IR-UWB系统中基于求根MUSIC(root-MUSIC)的TOA和DOA联合估计算法，该算法对接收信号的频域形式建模，先估计出TOA，然后由TOA的差值计算出DOA，从而实现TOA和DOA的联合估计。该算法不需谱峰搜索，可直接给出估计参数的闭式解，还可实现参数配对。还推导了参数估计的误差方差。仿真结果表明，该算法的参数估计性能明显优于矩阵束算法、传播算子算法以及基于旋转不变技术估计信号参数算法，并且非常接近于2D-MUSIC算法，但该算法的复杂度却远远低于2D-MUSIC算法。

在相机位姿估计的实际应用中，参考点的坐标数据不可避免地包含了测量误差，其量值大小通常不会完全一致，如果不区别测量误差直接进行相机位姿估计，将可能导致估计结果与真值相差甚远。为此，在广泛应用的正交迭代算法基础上，提出了相机位姿估计的加权正交迭代算法，该方法以加权共线误差为目标函数，根据像面重投影误差确定权重系数取值，优化相机位姿估计结果，具有精度高、稳健性好等优点，且满足全局收敛条件。数值仿真实验与风洞迎角实验的结果表明，本文算法更加有效，能够抑制不同程度测量误差对相机位姿估计结果的影响，所得结果明显优于正交迭代算法，具有较强的工程实用价值。

此函数从以 (fs) Hz 采样的 (chans/trials x samples) 矩阵去除线路噪声 (50/60 Hz)，并返回去噪矩阵。 此 m 文件是 Mewett、Nazeran 和 Reynolds 中提出的频谱估计技术的实现和扩展。 “从记录的 EMG 中去除电源线噪声”，EMBS，IEEE 2001（DOI：10.1109/IEMBS.2001.1017205）。 算法是： 1. 选择一个窗口长度 m，使得 m 是 2 的幂，并且 m 将线路频率采样到某个容差范围内。 2. 用适合第一个和最后一个波形片段的相位和幅度的 (50 Hz) 正弦波填充波形的起点和终点，以最大限度地减少起点和终点瞬变。 2. 使用 m 点汉宁（或其他）窗口和离散傅立叶变换，计算每个窗口和通道/试验中信号的平均 m 点频谱 S(w)。 3. 通过在 S(w-dw) 和 S(w+dw) 之间进行插值

MWCD代码版本1.0 最小加权协方差行列式（MWCD）估计量的计算 Matlab中的代码允许计算Roelant（2009）提出的最小加权协方差决定子（MWCD）估计量。 这是具有（可能）高故障点的多元数据集参数的可靠估计。 随时使用或修改代码。 要求 您需要文件fastlts.m来运行完整的代码，该代码将MWCD与最小协方差决定因素（MCD）估计量进行比较。 可在 用法 mainMwcd.m读取外部数据文件的主文件，运行经典估计（即高斯数据的最大似然）的估计，MCD和MWCD估计器，并显示其结果。 它还以图形方式显示了所得的MWCD估计量。 mwcdCheck.m用于为给定数据集计算MWCD估计量的函数。 作者 JanTichavský，捷克科学院计算机科学研究所 Jan Kalina，捷克科学院计算机科学研究所 接触 请随时与我们联系（ ）或写问题。 如何引用 请考虑引用以下内

摘要：将电磁矢量传感器(EVS,electromagnetic vetor sensor)信号处理法与传统MIMO信号处理有机地结合，建立了基于EVS的多天线三维信道模型。采用多重信号分类(MUSIC,multiple signal classification)算法对MIMO的达波信号方向(DOA,direction of arrival)进行空间谱估计，导出基于EVS的三维空间信道解析式，阐明了EVS信号处理与MIMO多径信道相关性的关系。与传统标量传感器阵列(SSA,scalar sensor array)MIMO天线阵列比较，EVS阵列能获取达波信号的多维极化信息，同时具有空间域和极化信号处理能力。因此可缓解空间多径信道相关性，使空间极化分量的相关性趋于零值，而且使MIMO系统性能受空间结构的影响较小。理论分析和仿真结果表明在提高MIMO天线系统性能上，基于EVS阵列的系统比SSA系统具有更高的优越性。

该代码使用 R/S 分析来导出用于 VaR 调整的 Hurst 指数。

IsingFit 该网络估计程序eLasso基于Ising模型，将l1正则逻辑回归与基于扩展贝叶斯信息准则（EBIC）的模型选择相结合。 EBIC是一种适合的度量，用于识别变量之间的相关关系。 生成的网络由变量（作为节点）和相关关系（作为边）组成。 可以处理二进制数据。

简谐运动matlab代码MCS 和 PCE 的长期极端响应预测 示意图 图: 一个简单的单自由度结构系统受到波浪载荷和感兴趣的数量 (QoI) 作者/合作者 ， ， 和 描述 本研究的重点是通过多项式混沌展开 (PCE) 开发有效的替代模型，以预测系泊浮动海上结构的长期极端浪涌运动。 该结构承受一阶和二阶（差频）波浪载荷。 长期响应的不确定性源于对比鲜明的海况条件，其特征是显着波高 Hs 和光谱峰值周期 Tp 及其发生的相对可能性； 这两个变量明确包含在基于 PCE 的不确定性量化 (UQ) 中。 然而，在给定的海况下，必须针对相关的 Hs 和 Tp 运行响应模拟； 在这种模拟中，通常，一组随机幅度和相位定义了与该海况一致的不规则波列。 波列中所有频率分量的这些随机幅度和相位在模拟波和响应中引入了额外的不确定性。 UQ 框架处理这两个不确定性来源——一方面来自 Hs 和 Tp，另一方面来自幅度和相位矢量——以有效产生长期浪涌运动极端预测的方式与更昂贵的蒙特卡罗模拟 (MCS) 作为“真相”系统。 为了减少由发生可能性较低的海况导致的响应极端事件的不确定性，重要性采样与基于 MCS 和