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详细介绍MCL算法，是由Sebastian Thrun a, Dieter Fox, Wolfram Burgard, Frank Dellaert所著的论文，发表于Artificial Intelligence上。-Mobile robot localization is the problem of determining a robot’s pose from sensor data. This
article presents a family of probabilistic lo
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模式识别课件
当预先不知道类型数目，或者用参数估计和非参数估计难以确定不同类型的类概率密度函数时，为了确定分类器的性能，可以利用聚类分析的方法。-When the pre-recognition software does not know the type of number, or parameter estimation and non-parameter estimation it is difficult to determine the different types of ca
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Mean Shift 这个概念最早是由Fukunaga等人[1]于1975年在一篇关于概率密度梯度函数的估计中提出来的,其最初含义正如其名,就是偏移的均值向量,在这里Mean Shift是一个名词,它指代的是一个向量,但随着Mean Shift理论的发展,Mean Shift的含义也发生了变化,如果我们说Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束.-Mean Shift the conc
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核密度估计方法相关的几篇论文，主要是核密度估计方法在图像处理方面的应用。-Several papers related to Kernel density estimation method , mainly in image processing applications.
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介绍了现代功率谱估计中的B哩算法最大嫡谱估计的基本原理，并采用VC+十语言对
功率谱密度(鹅D)进行了仿真。同时比较了BI雌算法和经典谱估计中Bardett周期图法，针对Burg算法中的
模型阶次的选择进行了分析，提出了最佳模型阶次采用最终预报误差(I下E)为准则的结论。
-Introduction of modern power spectrum estimation algorithm B mile maximum entropy spectral estimation prin
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density estimation nonparametric method
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Abstract: Randomized modulation is of increasing interest in power
electronics and also holds promise for reducing filtering requirements
in ac/ac, dc/dc converter application and reducing acoustic noise in
motor drive applications. This paper
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A new and efficient algorithm for high-density salt
and pepper noise removal in images and videos is proposed.The existing non-linear filter like Standard Median Filter
(SMF), Adaptive Median Filter (AMF), Decision Based
Algorithm (DBA) and Rob
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一篇引用率非常高的英文文献，基于快速高斯的KDE目标跟踪-Efficient kernel density estimation using the fast gauss transform with applications to color modeling and tracking
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研究表明超高斯分布更加贴近语音信号的实际分布，然而语音信号很难用单一的概率密度
函数准确描述，针对这一情况，提出了一种用超高斯混合模型对语音信号幅度谱建模的新方法，并推导了
基于此模型的幅度谱最小均方误差估的估计式。仿真结果表明：与传统的短时谱估计算法相比，该算法不
仅能够进一步提高增强语音的信噪比，而且可以有效减小增强语音的失真度，提高增强语音的主观感知
质量。 -Recent research indicates that the speech spectral ampli
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社会网络分析中的密度估计方法，发表在sigmod2014上的深度文章，有具体算法和实验评价-Social network analysis density estimation method was published in sigmod2014 good text, be able to estimate the social networks of small groups and core.
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传统源数估计方法要求传感器数大于或等于源数 ,而盲信号很难满足这个条件 ,为此 ,提出了
一种新的源数估计方法。 该方法在传感器数与源数关系不明确的情况下 ,仅根据观测信号的功率谱密
度函数的比值即可对源数作出估计。 通过理论分析、仿真和实验 ,证明了该方法的有效性 。-Traditional source number estimation method for sensor number is greater than or equal to the source, and fana
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复杂环境下基于人群密度估计和人群运动检测的异常事件检测。-Complex environment based on population and population density estimation motion detection of abnormal events detected.
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Kernel density estimation
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小波变换阈值去噪的文章，基于最大最小准则计算-Minimax Estimation, Adaptive Estimation, Nonparametric
Regression, Density Estimation, Spatial Adaptation, Wavelet Orthonormal bases, BesovSpaces, Optimal Recovery.
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已调制信号计算其普相关密度，多抽样率信号处理，通过虚拟阵元进行DOA估计。- Modulated signals to calculate its density Pu-related, Multirate signal processing, Conducted through virtual array DOA estimation.
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