估计专题

【论文精读】分类扩散模型：重振密度比估计（Revitalizing Density Ratio Estimation）

文章目录一、文章概览（一）问题的提出（二）文章工作二、理论背景（一）密度比估计DRE（二）去噪扩散模型三、方法（一）推导分类和去噪之间的关系（二）组合训练方法（三）一步精确的似然计算四、实验（一）使用两种损失对于实现最佳分类器的重要性（二）去噪结果、图像质量和负对数似然论文：Classification Diffusion Models: Revitalizing

基于协方差信息的Massive MIMO信道估计算法性能研究

1. 引言随着移动互联网不断发展，人们对通信的速率和可靠性的要求越来越高[1]。目前第四代移动通信系统已经逐渐商用，研究人员开始着手研究下一代移动通信系统相关技术[2][3]。在下一代移动通信系统中要求下行速率达到10Gbps，这就要求我们使用更先进的技术和更宽的系统带宽。MIMO技术由于可以在不增加系统带宽和功率的前提下，成倍的提升系统容量和可靠性，已经广泛应用于各种无线通信系统中，但仅采用

基于CDMA的多用户水下无线光通信（2）——系统模型和基于子空间的延时估计

本文首先介绍了基于CDMA的多用户UOWC系统模型，并给出了多用户收发信号的数学模型。然后介绍基于子空间的延时估计算法，该算法只需要已知所有用户的扩频码，然后根据扩频波形的循环移位在观测空间的信号子空间上的投影进行延时估计。 1、基于CDMA的多用户UOWC系统模型首先介绍基于CDMA的多用户UOWC系统模型，系统框图如下图所示。该系统包括发送端、UOWC信道和接收端。该系统

【C++PCL】点云处理稳健姿态估计配准

作者：迅卓科技简介：本人从事过多项点云项目，并且负责的项目均已得到好评！公众号：迅卓科技，一个可以让您可以学习点云的好地方重点：每个模块都有参数如何调试的讲解，即调试某个参数对结果的影响是什么，大家有问题可以评论哈，如果文章有错误的地方，欢迎来指出错误的地方。目录 1.原理介绍 2.代码效果 3.源码展示 4.

Depth Anything V2：抖音开源高性能任何单目图像深度估计V2版本，并开放具有精确注释和多样化场景的多功能评估基准

📜文献卡题目： Depth Anything V2作者: Lihe Yang; Bingyi Kang; Zilong Huang; Zhen Zhao; Xiaogang Xu; Jiashi Feng; Hengshuang ZhaoDOI: 10.48550/arXiv.2406.09414摘要: This work presents Depth Anything V2. With

SAR动目标检测系列：【4】动目标二维速度估计

在三大类杂波抑制技术(ATI、DPCA和STAP)中，STAP技术利用杂波与动目标在二维空时谱的差异，以信噪比最优为准则，对地杂波抑制的同时有效保留动目标后向散射能量，有效提高运动目标的检测概率和动目标信号输出信杂比，提供理想的动目标检测效果。在检测出动目标之后，接下来的任务是对剩余杂波和噪声中的动目标精确地估计参数。动目标精确参数估计一般是在方位信号中完成的，对图

PCL 点云法向量估计

点云法向量估计一、代码示例二、运行结果 🙋 前言点云法向量估计（normalEstimation）:是一种计算点云中每个点的法向量的方法。点云法向量是描述点云表面方向的一种重要属性，可以用于点云分割、特征提取和重建等应用。一、代码示例 #include <vtkAutoInit.h>VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL);#i

基于估计的无约束预测控制

这一节讨论状态不是全部可以测量或有测量噪声的情况下，基于状态估计的无约束预测控制。一、状态估计如果状态不是全部可以测量或有测量噪声，则需要估计状态或滤波。设系统的可测量输出变量 y m ( k ) = C m x ( k ) y_m(k)=C_mx(k) ym(k)=Cmx(k) 考虑下面的估计器形式： x ^ ( k + 1 ) = A x ^ ( k ) + B u u (

MATLAB概率密度估计有关的函数

参数估计 mle Maximum likelihood estimates mle是有偏估计 fitdist 对数据进行概率分布对象拟合 histfit 具有分布拟合的直方图 fitdist和histfit是无偏估计，这两者区别在于histfit直接画出直方图。支持的分布点这里非参数估计 ksdensity Kernel smoothing function estimate for u

$【因果推断python】26_双重稳健估计1$

【因果推断python】26_双重稳健估计1

目录不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里双重稳健估计关键思想不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里我们已经学会了如何使用线性回归和倾向得分加权来估计。但是我们应该在什么时候使用哪一个呢？在不明确的情况下，请同时使用两者！双重稳健估计是一种将倾向得分和线性回归相结合的方法，您不必依赖它们中的任何一种。为了了解这是如何工作的，让我们考虑一下心态实验。这是一项在美国公立高中进行的

深入理解交叉熵损失 CrossEntropyLoss - 最大似然估计

深入理解交叉熵损失 CrossEntropyLoss - 最大似然估计 flyfish 下面有详细的例子和公式的说明。最大似然估计的概念最大似然估计是一种统计方法，用来估计模型参数，使得在这些参数下观测到的数据出现的概率（即似然）最大。具体步骤定义似然函数：给定一个参数化的概率模型 P ( X ∣ θ ) P(X|\theta) P(X∣θ)，其中 θ \theta θ

姿态估计_超简易demo

// 所以所谓姿态估计到底怎么实现？ // paper核心代码有点难找，所以先看个简单实现感受一下 Mediapipe Mediapipe是主要用于构建多模式音频，视频或任何时间序列数据的框架。借助MediaPipe框架，可以构建令人印象深刻的ML管道，例如TensorFlow，TFLite等推理模型以及媒体处理功能。 pip install mediapipe demo impor

位姿估计和坐标系变换

SLAM是一个“鸡生蛋和蛋生鸡”的问题，要定位需要重建，一般通过当前sensor看到到场景跟建好的地图进行匹配确定自身的位置。简单的例子：比如你在平面上，别人问你的坐标，那么很显然你得先有坐标系。要重建又需要精确的定位信息，如果没有相机位姿，那么当前帧数据无法统一注册到世界坐标系下。在SLAM中，所谓的位姿其实指的是相机在世界坐标系中的位姿。位姿包括两方面：位置和姿势，即三维坐标和朝向。如下所

基于梯度提升树回归模型的房地产价格估计

目录 1. 作者介绍2. 梯度提升树回归算法介绍2.1 算法原理2.2 算法讲解与分析 3. 实验过程3.1 数据集介绍3.2 代码介绍3.3 完整代码实现3.4 测试结果参考文献 1. 作者介绍雷强，男，西安工程大学电子信息学院，2023级研究生研究方向：机器视觉与人工智能电子邮件：3160698422@qq.com 孙思伟，男，西安工程大学电子信息学院，2023级研

基于线性回归根据饮食习惯和身体状况估计肥胖水平

目录 1. 作者介绍2．饮食习惯与身体状况数据集介绍3．实验步骤3.1 数据分析3.2 可视化处理数据3.3 导入线性回归模型进行训练3.4 预测结果3.5 完整代码3.5.1 数据分析3.5.2 模型评估参考文献 1. 作者介绍刘欢，女，西安工程大学电子信息学院，2023级研究生研究方向：机器视觉与人工智能电子邮件：2768691353@qq.com 孙思伟，男

matlab误差估计扩展卡尔

在MATLAB中实现扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）时，误差估计是一个关键步骤。EKF是一种用于非线性系统状态估计的算法，它通过线性化非线性系统模型，并利用卡尔曼滤波的框架进行状态估计和误差估计。以下是在MATLAB中使用EKF进行误差估计的详细步骤和要点：初始化设定初始状态估计值：根据系统特性设定初始状态向量x_est。设定初始误差协方差矩阵：表示

数字图像处理成长之路15：前景提取(最大似然估计EM算法与高斯混合模型)

先实践一下何为前景提取：原始图像如果画面中有移动的物体，会以白色表现出来。我理解的前景提取就是把画面中移动的物体提取出来。这是opencv中给的示意图，来简单看看opencv代码： - 代码 // Global variablesMat frame; //current frameMat fgMaskMOG2; //fg mask fg mask gener

再次思考矩估计与似然估计的原理

再次思考矩估计与似然估计的原理 @(概率论) 首先需要特别强调，矩估计和似然估计都是点估计的具体策略。而点估计强调的是由样本构建一个统计量作为未知参数的估计量。代入具体的观察值就是估计值。而通常采用的两种方法是：矩估计法似然估计法矩估计法的核心是：对于总体X， EXl=∫+∞−∞xlf(x;θ1,θ2,...,θk)或者离散型：EXl=∑ixliP(X=xi;θ1,

一阶矩+二阶矩估计求解一个参数

一阶矩+二阶矩估计求解一个参数 @(概率论) 一般来说，一个参数对应一个方程。所以在矩估计法中，用一阶矩就可以求解一元。但是有些情况下，只写一阶矩，原理上是可以求得解的，但是，初等代数中很难剥离出来，可以考虑再求一次二阶矩，即，再利用样本提供一组值，二者相互作用，可以求解出p. 值得注意的是，二者求得的实际解并不是完全一致，因为又一次用了矩估计，所以等于两次估计求解一元。这是可以接受的，因为

视觉SLAM位姿估计（总结）

Overview 欢迎访问持续更新：https://cgabc.xyz/posts/102a40b/ 相关代码： pose_estimation in cggos/slam_park_cg Features Based Method 2D-2D: Epipolar Geometry 2D-2D 对极几何主要涉及到基础矩阵、本质矩阵和单应性矩阵的求解，并从中恢复出旋转矩阵

【webrtc】RtpToNtpEstimator：最小二乘法、ntp估计及c++实例

上一篇：【webrtc】RtpToNtpEstimator：将 RTP 时间戳映射到 NTP 时间分析了最小二乘法的实现及对rtp到ntp的映射计算的调用流程基于最小二乘法进行估计 RtpToNtpEstimator::Estimate G:\CDN\rtcCli\m98\src\system_wrappers\source\rtp_to_ntp_estimator.cc

利用照片携带的EXIF来估计焦距等信息

（本文章大部分内容参考Noah Snavely）等你利用数码相机拍摄照片时，相机常常会在图片中嵌入很多有用的信息到JPEG文件中。通常涵盖曝光时间、焦点、（照相机，望远镜等的）光圈、是否闪光灯被开启了还有焦距等信息。焦距信息在绘制全景图的时候非常重要。下面将以提取EXIF中的焦距信息为例，并介绍如何将它转换成像素单元的表示（这样更利于全景图绘制中的图像缝合操作）。第一步：

【0007day】总体标准差、样本标准差和无偏估计

文章目录总体标准差和样本标准差无偏估计无偏性与无偏估计量总体标准差和样本标准差一些表示上的差别。总体标准差样本标准差两者的区别样本方差为什么除以n-1? 这主要是由于样本的方差会低估总体的方差（抽样的过程中，按照概率来说，会多选中间的数值从而低估方差），为了使样本标准方差与总体标准方差相接近，这就需要乘以一个大于1的数。）至于为什么是n-1？

AI学习指南概率论篇-最大似然估计

AI学习指南概率论篇-最大似然估计概述在机器学习和人工智能领域中，最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, 简称MLE）是一个重要的概念。它是一种通过观察数据来估计模型参数的方法，通常用来寻找最能解释观测到数据的模型参数值。最大似然估计在AI中的使用场景最大似然估计在AI中有着广泛的应用场景，例如在分类算法、回归算法、神经网络等模型中都可以用到

【计算机视觉】Lecture 15：鲁棒估计：RANSAC

回忆：参数估计假设我们找到了两幅图像之间的匹配点，我们认为它们是通过一些参数化变换（例如平移；尺度欧几里德；仿射）相关联的。我们如何估计此变换的参数？基本策略基于对应点的最小二乘估计但这个方法有一些问题… 问题：异常点（外点Outliers）粗略地说，外点是不符合模型的点。错误数据->外点粗略地说，外点是不符合模型的点。符合模型的点被称为内点外点问题最

锂离子电池荷电状态估计 | 基于深度学习和粒子群优化卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估计

内容锂离子电池的荷电状态估计是电池管理系统中的重要任务之一，它对电池的性能和寿命具有重要影响。基于深度学习和粒子群优化的方法可以有效地进行荷电状态估计。下面是一种基于深度学习和粒子群优化卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估计的方法的概述：数据采集：使用传感器获取锂离子电池的电流、电压和温度等相关数据。这些数据将用于建立模型和进行状态估计。特征提取：从采集到的数据中提取有用的特征。这些特征