目前基于麦克风阵列的声源定位方法大致可以分为三类:基于最大输出功率的可控波束形成技术.基于高分辨率谱图估计技术和基于声音时间差(time-delay estimation,TDE)的声源定位技术. 基于TDE的算法核心在于对传播时延的准确估计,一般通过对麦克风间信号做互相关处理得到.进一步获得声源位置信息,可以通过简单的延时求和.几何计算或是直接利用互相关结果进行可控功率响应搜索等方法.这类算法实现相对简单,运算量小,便于实时处理,因此在实际中运用最广. GCC-PHAT 基于广义互相关函数的时

抽象.虽然单分子测序系统的兴起已经实现组装复杂地区的能力空前提高在基因组中,基因组中的长节段重复仍然是装配中具有挑战性的前沿. 分段重复同时具有丰富的基因并且倾向于大的结构重排,使得它们的序列的分辨率在医学和进化研究中是重要的. 在哺乳动物从头塌陷的重复序列组件很少相同; 序列重复后,它开始获得paralog特异性变体. 在本文中,我们研究了这个问题解决多拷贝长节段重复的变化开发和利用多倍体定相算法. 我们开发了两种算法:第一种是针对最大化使用离散矩阵完成来观察基础单倍型的读数的可能性. 第二种

FFT和功率谱估计 用Fourier变换求取信号的功率谱---周期图法 clf; Fs=1000; N=256;Nfft=256;%数据的长度和FFT所用的数据长度 n=0:N-1;t=n/Fs;%采用的时间序列 xn=sin(2*pi*50*t)+2*sin(2*pi*120*t)+randn(1,N); Pxx=10*log10(abs(fft(xn,Nfft).^2)/N);%Fourier振幅谱平方的平均值,并转化为dB f=(0:length(Pxx)-1)*Fs/length(Pxx

一.背景 1.1概念定义 我们这里想要实现的图像拼接,既不是如题图1和2这样的"图片艺术拼接",也不是如图3这样的"显示拼接",而是实现类似"BaiDU全景"这样的全部的或者部分的实际场景的重新回放. 对于图像拼接的流程有很多定义方式,本教程中主要介绍实现主流方法,总结梳理如下: 图像采集->投影变换->特征点匹配->拼接对准->融合->反投影 图像采集不仅仅指的是普通的图像数据的获取.为了能够拼接过程能够顺利进行.

波形产生和绘图chirp 产生扫描频率余弦diric 产生Dirichlet函数或周期Sinc函数gauspuls 产生高斯调制正弦脉冲pulstran 产生脉冲串rectpuls 产生非周期矩形信号sawtooth 产生锯齿波或三角波sinc 产生sinc函数square 产生方波strips 产生条图tripuls 产生非周期三角波 滤波器分析和实现abs 绝对值(幅值)angle 相位角conv 卷积和多项式乘法conv2 二维卷积fftfilt 基于FFT重叠加法的数据滤波filter

2.2.1 标题(2019年9月5日) 估计时间差的广义互相关方法 互相关可以表示两个信号的相似程度. 计算:两个信号循环移位相乘再相加,得到的一组互相关值. 相关函数: 何为广义?通用的框架,可以设计多种实现细节? 2.2.2 摘要 最大似然(ML)估计器被用来计算在不相关噪声存在情况下,空间分离的两个传感器接收到的信号之间时间差. 假设:噪声是不相关的,噪声与目标声源信号不相关,噪声与噪声之间也不相关. 这个ML估计器可以由一对接收器预滤波器后跟一个互相关来实现. 后面由公式可知,互相关函数

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 注意:Registration可翻译为“配准”或“匹配”,一般是图像配准,特征匹配(特征点匹配). MIA] Image matching as a diffusion process[

1. PCA优缺点 利用PCA达到降维目的,避免高维灾难. PCA把所有样本当作一个整体处理,忽略了类别属性,所以其丢掉的某些属性可能正好包含了重要的分类信息 2. PCA原理 条件1:给定一个m*n的数据矩阵D, 其协方差矩阵为S. 如果D经过预处理, 使得每个每个属性的均值均为0, 则有S=DTDS=DTD. PCA的目标是找到一个满足如下性质的数据变换: - 每对不同的新属性的协方差为0,即属性间相互独立: - 属性按照每个属性捕获的数据方差大小进行排序: - 第一个属性捕获尽可能多的数据

本文对应<R语言实战>第14章:主成分和因子分析 主成分分析(PCA)是一种数据降维技巧,它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量成为主成分. 探索性因子分析(EFA)是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法.通过寻找一组更小的.潜在的或隐藏的结构来解释已观测到的.显式的变量间的关系. 这两种方法都需要大样本来支撑稳定的结果,但是多大是足够的也是一个复杂的问题.目前,数据分析师常使用经验法则:因子分析需要5~10倍于变量数的样本数.另外有研究表明,所需样本量依赖于因子数目.与

摘要 : 本文以Linux ,Unix ,Windows 操作系统为例,分析其进程调度策略,以期对进程调度过程有更深层次的认识     关键词 : 进程调度 优先级 时间片轮转 实时进程 分时技术     引言 :无论是在批处理系统还是分时系统中,用户进程数一般都多于处理机数.这将导致它们互相争夺处理机.另外,系统进程也同样需要使用处理机.这就要求进程调度程序按一定的策略,动态地把处理机分配给处于就绪队列中的某一个进程,以使之执行. 进程调度的具体功能可总结为如下几点:     作为进程调度的准

第十四章:主成分和因子分析 本章内容 主成分分析 探索性因子分析 其他潜变量模型 主成分分析(PCA)是一种数据降维技巧,它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量称为主成分.探索性因子分析(EFA)是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法.它通过寻找一组更小的.潜在的或隐藏的结构来解释已观测到的.显式的变量间的关系. PCA与EFA模型间的区别 主成分(PC1和PC2)是观测变量(X1到X5)的线性组合.形成线性组合的权重都是通过最大化各主成分所解释的方差来获得,同时还要保证个

EFA的目标是通过发掘隐藏在数据下的一组较少的.更为基本的无法观测的变量,来解释一组可观测变量的相关性.这些虚拟的.无法观测的变量称作因子.(每个因子被认为可解释多个观测变量间共有的方差,也叫作公共因子) 模型的形式为: Xi=a1F1+a2F2+……apFp+Ui Xi是第i个可观测变量(i=1,2,……k) Fj是公共因子(j=1,2,……p) 并且p<k options(digits=2) covariances<-ability.cov$cov correlations<-cov

百度百科的定义.此文引用了其他博客的一些图像,如有侵权,邮件联系删除. 申明一下,SLAM不是一个算法,而是一个工程. 在计算机视觉中, 三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程. 由于单视频的信息不完全,因此三维重建需要利用经验知识..而多视图的三维重建(类似人的双目定位)相对比较容易, 其方法是先对摄像机进行标定, 即计算出摄像机的图象坐标系与世界坐标系的关系.然后利用多个二维图象中的信息重建出三维信息. 三维重建根据时间和场景的粒度不同需要引入不同的定义和工程化方法: 一.

首语: 此文实现客观的评测了使线性化的反转深度的效果.整篇只在表明反转可以线性化,解决距离增加带来的增长问题,有多少优势--%! 我的天呢!我竟然完整得翻译了一遍. 使用标记点地图构建SLAM的方法,有一种EKFmonocularSLAM的存在,可以不使用BA直接完成稀疏场景地图重建,详细方法和代码见官网:http://www.openslam.org/ EKF-SLAM使用EKF方法,所使用的方法参考两篇论文: Long Description        This code contain

RSA是非常典型的非对称加密算法 它的算法是这样的 加密是我们把明文M转化成密文C 需要用到加密运算 而解密时我们要用解密运算将密文C转化成M 从表达式中 可以看出 e和d使我们需要确定的参数 而N是两者共有的 所以我们把参数e,d称之为私钥 N就是公钥 两者都属于密钥 这里M比N小 我们不能狭义地去看待这些数 因为计算机本质上传输的都是二进制数据 计算机是用电信号 所以所谓图片 影片 文本等等不都是二进制数据么 也就是数 看起来好像很简单 但是我们现在面临几个问题 首先 初始时e怎么确定 N怎

Lidar激光雷达市场 近年来,激光雷达技术在飞速发展,从一开始的激光测距技术,逐步发展了激光测速.激光扫描成像.激光多普勒成像等技术,如今在无人驾驶.AGV.机器人等领域已相继出现激光雷达的身影. 随着无人驾驶.机器人等领域的兴起,国内外陆续涌现出一批激光雷达公司, 鉴于激光雷达在各领域的重要地位,本文对16家知名激光雷达公司进行了各个维度的盘点. 激光雷达作为自动驾驶汽车的"眼睛",是最重要的传感器之一,对于保证自动驾驶汽车行车安全具有重要意义.特别是随着自动驾驶产业的进一步发展,

相机自动对焦AF原理 AF性能是判断相机好坏的重要指标,主要从准确度和速度两个方面来进行考察,本文将介绍自动对焦的几种方式. 一．凸透镜成像原理 二．三种对焦方法 有公式在手,只要给相机安个测距仪就好了,测距仪的精度越高对焦就越准,成像就越清晰,在这种想法的驱动下,主动式对焦就应运而生了,在大部分不计代价的领域,主动式对焦是很受欢迎的方法. 但是在很多地方,尤其是民用市场,想要给相机按上一个高精度测距仪,代价无疑是很高的,有没有其他办法实现对焦?很明显,就是刚才提到的物理实验所采用的的探索法,让

ANS(adaptive noise suppression) 是webRTC中音频相关的核心模块之一,为众多公司所使用.从2015年开始,我在几个产品中使用了webRTC的3A(AEC/ANS/AGC)模块.以前仅仅是使用,对其中的算法原理只是初步了解.近半年来,我利用业余时间在看着<语音增强:理论与实践>和<实时语音处理实践指南>这两本书,对降噪算法有了更深的理解,同时又对ANS的代码进行了调试,基本掌握了算法实现.我想把我对ANS的理解写出来.由于内容细节较多,就出一个系列吧

在windows系統中,如果無法直接連接互聯網,需要使用代理時該怎麽做呢? 1. 在powershell中設置proxy 背景:使用公司電腦,無法直接訪問互聯網,想要訪問互聯網就得使用代理,但是在控制面板中設置代理的選項被禁用,個人又具有管理員權限的. 解決方法: 在powershell中或cmd中先運行以下命令: 1)http proxy:  set http_proxy=http://host:port 2)https proxy:  set https_proxy=https://host

Description There is a hill with n holes around. The holes are signed from 0 to n-1. A rabbit must hide in one of the holes. A wolf searches the rabbit in anticlockwise order. The first hole he get into is the one signed with 0. Then he will get into