Bootstrap 技术在信号处理中的应用 Bootstrap 是一种统计学上的方法，主要用于估计样本数据的不确定性，它在信号处理领域有着广泛的应用。Bootstrap 技术的核心思想是通过从原始样本集中有放回地抽样来生成多个“bootstrap 样本”，从而对统计量的分布进行估计，提供更精确的置信区间和误差分析。 Bootstrap 方法的引入解决了传统统计方法在处理小样本或复杂分布时的局限性。在信号处理中，Bootstrap 可以用来增强滤波器、估计参数、评估系统性能等任务的稳健性。例如，"particle filter"（粒子滤波）是一种基于蒙特卡洛方法的非线性、非高斯状态估计技术，Bootstrap 可以帮助改进粒子滤波的性能。 1. 粒子滤波：Bootstrap 粒子滤波（BPF）是 Bootstrap 技术与粒子滤波结合的一种形式。在标准粒子滤波中，Bootstrap 方法可以用于重采样步骤，以减少样本退化问题，即“粒子退化”（sample degeneracy）。通过Bootstrap重采样，可以保持样本多样性，提高滤波的精度和稳定性。 2. 信号检测与估计：Bootstrap 可以用于估计信号检测的功率谱密度，或者在估计未知参数时提供置信区间。对于非平稳信号或非高斯噪声环境，Bootstrap 提供了一种有效的估计工具。 3. 系统性能评估：在评估信号处理系统的性能时，Bootstrap 可以用来计算估计量的方差和协方差，这对于理解系统在不同条件下的表现至关重要。例如，Bootstrap 可用于评估 Kalman 滤波器的性能，即使在模型存在不确定性的情况下。 4. 非参数建模：Bootstrap 方法在非参数模型的构建中也有用武之地，特别是在信号的自回归移动平均（ARMA）模型或更复杂的非线性模型识别中。 5. 系统辨识：Bootstrap 可以帮助识别系统的动态特性，通过生成不同的系统模型并比较其性能，从而得到最稳健的系统参数估计。 6. 误差分析：Bootstrap 通过提供估计量的分布信息，可以进行误差分析，这对于理解信号处理结果的可靠性非常有用。 7. 实验设计与优化：Bootstrap 还可以用于优化实验设计，通过模拟不同实验条件下的结果，选择最优的实验方案。 Bootstrap 技术在信号处理领域的应用是多样的且深入的，它为处理复杂和不确定的信号环境提供了有力的统计工具。"Bootstrap Techniques for Signal Processing" 这本书很可能是详细讨论这些主题的资源，对深入理解 Bootstrap 在信号处理中的应用具有很高的价值。

传统的基于粒子滤波的目标跟踪,粒子滤波是基于序贯蒙特卡洛的后验概率估计方法，针对非线性非高斯的概率分布，并且是无参数估计，用粒子滤波来做目标跟踪非常的简便，这个是robhess提出来的2009年发布的论文里面的源代码，我将代码进行了相应的改动，让他在vs2008运行，并且依赖库opencv，还有gsl，这两个库我都上传在上面的压缩包里面。

动态危害 动态危害的目标是估计生存分析中的时变效应。 时变效应是通过状态空间模型估算的，其中状态系数遵循给定的随机游动。 使用状态空间模型的优势在于，您可以推断出最近观察到的时间段以外的时间。 有关更多详细信息，请参见ddhazard小插图。 。 粒子滤波和更平滑的方法可以比随机游走模型估计更通用的模型。 有关一些示例，请参见目录。 安装 您可以使用以下命令从github安装dynamichazard： # install.packages("remotes") remotes :: install_github( " boennecd/dynamichazard " ) 您还可以通过调用以下命令从CRAN下载该软件包： install.packages( " dynamichazard " ) 示例-ddhazard 我将使用JMbayes软件包中的aids数据集。 数据集

用于ROS的通用传感器融合程序包 使用此框架，可以在具有通用ROS节点的C ++库中实现低级传感器融合的估计方法。 实现的方法/算法是： 加权移动平均 移动中位数 卡尔曼滤波 扩展卡尔曼滤波器 无味卡尔曼滤波器 采样重要性重采样（粒子滤波） 安装 这些软件包取决于Eigen3，因此，如果未安装（如果运行catkin_make，则会出现错误），请从。 将目录“ Eigen /”从此归档文件复制到/ usr / include / eigen3就足够了，即无需安装。 目录结构 sf_estimation：分别实现状态估计算法或过滤器的通用低层传感器融合框架。 sf_msgs：包含sf_filter节点可以发布的消息的软件包。 sf_filter：具有配置的ROS节点的源。 复制该文件夹以创建另一个具体的过滤器。 doc：代码文档，示例，教程，故障排除 示例：过滤ROS节点的一些示例配

更新 更新22/01/2020您可能有兴趣关注以观看有关计算机视觉，机器学习，深度学习和机器人技术的每周视频。 Deepgaze 2.0的更新16/07/2019稳定版本可分支2.0 。 更新20/03/2019开始在Python / OpenCV 3.0上进行移植，请检查分支2.0以获取初步版本。 更新10/06/2017文章“使用卷积神经网络和自适应梯度方法在野外进行头部姿态估计”的PDF使用可在未来50天内免费下载 更新2017年4月6日，文章“使用卷积神经网络和自适应梯度方法在野外进行头部姿态估计”已在Pattern Recogntion（Elsevier）中接受发表。 Deepgaze CNN头部姿势估计器模块基于此工作。 更新31/05/2017新软件包。 该软件包包含用于显着性检测的算法的实现 更新22/03/2017修复了mask_analysis.py中的一个

Heading estimation algorithm based on region partition particle filter for pedestrian navigation

人脸检测与追踪 使用CamShift，卡尔曼滤波器，光流的人脸检测和跟踪 客观的 ： 在电影的第一帧中检测面部 使用预训练的Viola-Jones检测器 使用以下方法跟踪电影中的脸部： CAMShift 粒子过滤器 人脸检测器+卡尔曼滤波器（总是运行kf.predict（），并在获得新的人脸检测时运行kf.correct（）） 人脸检测器+光流跟踪器（人脸检测器发生故障时，请使用OF跟踪器）。

粒子过滤器 雷茂 芝加哥大学 介绍 粒子滤波器是用于解决统计推断问题的蒙特卡洛算法。 在该项目中，使用粒子过滤器推断了乌龟在迷宫中的位置和前进方向。 绿海龟是实际位置，而橙色海龟是估计位置。 箭头是粒子。 蓝色箭头代表低概率粒子，而红色箭头代表高概率粒子。 乌龟的前，后，左和右安装了四个传感器。 传感器在四个方向上测量其到最近壁的垂直距离，可能会受到某个传感器限制的限制。 粒子过滤器开始 平衡粒子过滤器 档案文件 . ├── LICENSE.md ├── main.py ├── maze.py └── README.md 依存关系 Python 3.6 脾气暴躁的1.14 用法 可以为粒子过滤器调整以下参数。 $ python main.py --help usage: main.py [-h] [--window_width WINDOW_WIDTH]

Matlab粒子滤波的实现代码希望对大家有用-particle filter.rar 粒子滤波的实现代码，希望对大家有用 particle filter.rar

实现粒子滤波视觉目标跟踪(PF)、卡尔曼粒子滤波视觉目标跟踪(KPF)、无迹粒子滤波视觉目标跟踪(UPF)。它们是本人这两年来编写的核心代码，用于实现鲁棒的视觉目标跟踪，其鲁棒性远远超越MeanShift(均值转移)和Camshift之类。用于实现视觉目标跟踪的KPF和UPF都是本人花费精力完成，大家在网上是找不到相关代码的。这些代码虽然只做了部分代码优化，但其优化版本已经成功应用于我们研究组研发的主动视觉目标跟踪