宽带DOA估计方法

Wideband DOA Estimation. 语音信号以及野外的车辆信号的声音都是宽带信号,所以传统的窄带DOA算法(MUSIC,ESPRIT等)都不适用.需要采用宽带DOA算法来计算目标信号的波达角. 信号处理方法中,广泛采用的是分频处理方法.得益于快速傅里叶变换(FFT)在时频分析中的快速性,将宽带阵列信号模型划分为若干个窄带信号模型,进行DOA估计,并综合各频带上的数据得出最终的结果,比如取平均等. 主要分为两种算法:非相干信号子空间法(Incoherent signal subspa…

Pathchirp—有效的带宽估计方法（二）

上一个blog介绍了有效带宽估计方法:pathload.http://blog.csdn.net/ice110956/article/details/11126491. 做一个小小的总结:pathload用等距离的包序列探测,通过网络延时的趋势来判定是否过载,再用二分法收敛到实际的剩余带宽.Pathload每次的带宽估计大概要5MB左右的探测包,12S的探测时间,虽然探测的准确率较高,但是消耗更大. 下面介绍另一个带宽估计的算法,pathchirp,它用少的多的包来进行探测,对比于pathloa…

基于多重信号分类算法的DOA估计

原创博文,转载请注明出处下面的论文是我的雷达处理的作业,拿来共享,不喜勿喷.由于公式编辑器的原因,无法复制公式,全部内容请点击. 基于多重信号分类算法的DOA估计 1引言多重信号分类(MUSIC)算法是Schmit R O等人在 1979 年提出的.这一类算法的提出开创了空间谱估计算法研究的新时代,促进了特征结构类算法的兴起和发展,该算法已成为空间谱估计理论体系中的标志性算法.此算法提出之前的算法都是针对阵列接收数据协方差矩阵进行直接处理,而MUSIC算法的基本思想则是将任何阵列输出数据的协…

Eviews 9.0新功能——估计方法（ARDL、面板自回归、门限回归）

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 9.2 估计功能 eviews9.0下载链接:[软件] EViews 9 的时代已经来临!(附安装包.升级包.破解补丁.教程) 一.自回归分布滞后模型 EViews 9提供了ARDL,自回归分布滞后模型的工具,变量包括了滞后变量和常规解释变量. 其中,EViews 9有三大新功能: 内置了滞后阶数的选择:协整估计:长期趋势的Bounds检验.…

pathload --有效的网络带宽估计方法

上一篇博客简述了现行的带宽估计的方法,分类,以及一些问题. 见:http://blog.csdn.net/ice110956/article/details/11071969 上文列出了13种现行的方法,这里首先介绍性能,准确性都较好的一个方法:pathload. Pathload 首先介绍Pathload方法所属的类别 1. 正如上一篇blog所述,带宽估计的方法分为单端探测和两端探测,pathload属于两端探测: 2. 我们还可以根据发送的是包对,还是一系列紧相连的包,分为包对…

基于CNN的人群密度图估计方法简述

人群计数的方法分为传统的视频和图像人群计数算法以及基于深度学习的人群计数算法,深度学习方法由于能够方便高效地提取高层特征而获得优越的性能是传统方法无法比拟的.本文简单了秒速了近几年,基于单张图像利用CNN估计人群密度图和计数的方法. 传统的人群计数方法传统的人群计数方法可以分为两类,基于检测的方法和基于回归的方法. 基于检测的方法早期的计数方法主要是基于检测的方法,使用一个滑动窗口来检测场景中的人群,并统计人数. 基于检测的方法可以分为两类: 基于整体的检测,训练一个分类器,利用从行人全身提…

局部化原理（Laplace渐进估计方法）

设$f(x)$于$[0,1]$上严格单调递减,且$f(0)=1,f(1)=0$,证明: $$\int_{0}^{1}f^{n}(x)dx \sim \int_{0}^{\delta}f^{n}(x), n\to \infty$$ 其中任意$\delta \in [0,1]$. 解答: 注意到$$\int_{0}^{1}f^{n}(x)dx=\int_{0}^{\delta}\left(\frac{f(x)}{f(0)}\right)^{n}dx+\int_{\delta}^{1}\left(\f…

Wideband Direction of Arrival Estimation Based on Multiple Virtual Extension Arrays

基于多重虚拟扩展阵列的宽带信号DOA估计[1]. 宽带DOA估计是阵列信号处理领域的一个重要研究方向.在DOAs估计的实际应用中,信号总是会被噪声破坏,在某些情况下,源信号的数量大于传感器的数量,因此不能通过一些传统的算法正确地解决源问题.文中提出了一种将空间重采样和四阶累积量相结合的宽带DOAs方法——多重虚拟扩展阵列(MVEA).在信源个数大于传感器个数的情况下,MVEA能够正确地找到宽带源的方向,通过空间重采样和四阶累积量的虚拟扩展,MVEA获得了比仅采用空间重采样虚拟扩展(SRVE)的方…

手势估计- Hand Pose Estimation

http://blog.csdn.net/myarrow/article/details/51933651 1. 目前进展 1.1 相关资料 1)HANDS CVPR 2016 2)HANDS 2015 Dataset 3)CVPR 2016 4)Hand 3D Pose Estimation (Computer Vision for Augmented Reality Lab) 5)CVPR2016 Tutorial: 3D Deep…

增强学习（四） ----- 蒙特卡罗方法(Monte Carlo Methods)

1. 蒙特卡罗方法的基本思想蒙特卡罗方法又叫统计模拟方法,它使用随机数(或伪随机数)来解决计算的问题,是一类重要的数值计算方法.该方法的名字来源于世界著名的赌城蒙特卡罗,而蒙特卡罗方法正是以概率为基础的方法. 一个简单的例子可以解释蒙特卡罗方法,假设我们需要计算一个不规则图形的面积,那么图形的不规则程度和分析性计算(比如积分)的复杂程度是成正比的.而采用蒙特卡罗方法是怎么计算的呢?首先你把图形放到一个已知面积的方框内,然后假想你有一些豆子,把豆子均匀地朝这个方框内撒,散好后数这个图形之中有多少…

多元线性回归 ——模型、估计、检验与预测

一.模型假设传统多元线性回归模型最重要的假设的原理为: 1. 自变量和因变量之间存在多元线性关系,因变量y能够被x1,x2-.x{k}完全地线性解释:2.不能被解释的部分则为纯粹的无法观测到的误差其它假设主要为: 1.模型线性,设定正确: 2.无多重共线性: 3.无内生性: 4.随机误差项具有条件零均值.同方差.以及无自相关: 5.随机误差项正态分布具体见另一篇文章:回归模型的基本假设二.估计方法目标:估计出多元回归模型的参数注:下文皆为矩阵表述,X为自变量矩阵(n*k维),y为因…

极大似然估计&最大后验概率估计

https://guangchun.wordpress.com/2011/10/13/ml-bayes-map/ http://www.mi.fu-berlin.de/wiki/pub/ABI/Genomics12/MLvsMAP.pdf 经验风险最小化: \min \limits_{f\in \mathcal{F}} \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} L(y_i,f(x_i)) 结构风险最小化: \min \limits_{f\in \mathcal{F}} \frac{1…

竞价广告系统-逻辑回归优化方法-L-BFGS

逻辑回归优化方法-L-BFGS 逻辑回归的优化方法是一个经典的问题,如果我们把它视为一个最大熵模型,那么我们知道最早的优化方法是IIS,这个方法就不细讲了,因为它速度很慢.后来发现在最优化领域中非常常用的l-BFGS方法对于Logistic Regression的收敛速度优化是不错的. l-BFGS方法是Quasi-Newton方法中的一种,我想从工程角度谈一下我的看法,上次我们谈到在分布式环境下进行模型的优化,无非有两种思路,一,如果数据是mixture of exponent family的…

CTR预估中的贝叶斯平滑方法（二）参数估计和代码实现

1. 前言前面博客介绍了CTR预估中的贝叶斯平滑方法的原理http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6389222.html. 这篇博客主要是介绍如何对贝叶斯平滑的参数进行估计,以及具体的代码实现. 首先,我们回顾一下前文中介绍的似然函数,也就是我们需要进行最大化的目标函数: 下面我们就基于这个目标函数介绍怎样估计参数. 2. 参数估计的几种方法 1. 矩估计矩估计在这里有点乱入的意思:),因为它其实不是用来最大化似然函数的,而是直接进行参数的近似估计. 矩估…

利用光场进行深度图估计(Depth Estimation)算法之二——匹配算法

光场相机由于能够捕获相机内部光线的强度和方向而得到整个光场,可以实现重聚焦(refocus)和视角变换等功能.进而可以进行深度估计获取深度图,前面说过利用重聚焦的图像进行深度估计,今天说一下利用不同视角的图像进行深度估计. 仍然是以Lytro Illum为例由于每一个微透镜后面的15*15个像素能够记录来自主镜头的225条光线信息,因此取每一个微透镜后面同一位置的像素可以得到一个视角下的图像,遍历15*15个像素,就能够得到225个不同视角下的图像.这些图像之间视角上又偏移,即视差,可以使用匹…

利用光场进行深度图估计(Depth Estimation)算法之一——聚焦算法

前面几篇博客主要说了光场相机,光场相机由于能够记录相机内部整个光场,可以实现重聚焦(模糊线索)和不同视角的变换(视差线索),同时也可以利用这个特性进行深度估计(Depth Estimation). 先说一下利用重聚焦得到的不同聚焦平面图像获取深度图(模糊线索 ,defocus),其实这个原理非常简单. 1. 以聚焦范围为0.2F-2F为例,alpha∈(0.2,2),取Depth Resolution=256, 那么步长就为(2-0.2)/256,我们通过重聚焦算法可以获取得到这个范围内的256…

高数量类别特征（high-cardinality categorical attributes）的预处理方法

high-cardinality categorical attributes,从字面上理解,即对于某个category特征,不同值的数量非常多,这里暂且把它叫做高数量类别属性.反之,即低数量类别属性(low-cardinality) 对于低数量类别属性,通常在data science中采用的方式是将其转化为one-hot编码,即给每一个类别增加一个特征.但是当类别数量增加的时候,ont-hot编码增加的特征也在增加.所以,one-hot编码无法适用于高数量特征属性. 基本方法(clusteri…

在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题（基于 rugarch 包）

目录在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 导论 rugarch 简介指定一个 $\text{GARCH}(1, 1)$ 模型模拟一个 GARCH 过程拟合一个 $\text{GARCH}(1,1)$ 模型 rugarch 中的优化与参数估计优化器的选择结论在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 本文翻译自<Problems in Estimating GARCH Parameters in R (Part 2…

在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题

目录在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题 GARCH 模型基础估计 GARCH 参数 fGarch 参数估计的行为结论译后记在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题本文翻译自<Problems In Estimating GARCH Parameters in R > 原文链接:https://ntguardian.wordpress.com/2017/11/02/problems-estimating-garch-parameters-r/ 更新(11/2/17 3:00…

PCL法线估计

平面的法线是垂直于它的单位向量.在点云的表面的法线被定义为垂直于与点云表面相切的平面的向量.表面法线也可以计算点云中一点的法线,被认为是一种十分重要的性质.常常在被使用在很多计算机视觉的应用里面,比如可以用来推出光源的位置,通过阴影与其他视觉影响,表面法线的问题可以近似化解为切面的问题,这个切面的问题又会变成最小二乘法拟合平面的问题解决表面法线估计的问题可以最终化简为对一个协方差矩阵的特征向量和特征值的分析(或者也叫PCA-Principal Component Analysis 主成分分析)…

一张图片优化5k带来的带宽成本及其前端页面的优化方法

上周,我参加了公司的一门课程<网站性能优化>,讲师提出了一个问题:一张图片优化后减少5K,1年内可以大概省下多少宽带成本呢?非常好奇,仔细听完讲师分析,计算出来的数据让小伙伴们都惊呆了,仅仅5K,看起来真的没什么,一年内大概节省540元~1440元,这说明一个问题,用户数庞大的网站中,一点优化可能会带来巨大的带宽成本节省,表现出价值是特别高的,不容忽视小小优化带来的意义.相信很多同学也好奇这个数据是怎么计算的,公司的内部数据不好透露,给大家重新举个例子: <!-- 公司内某个活动的最高峰…

机器学习（二十五）— 极大似然估计（MLE）、贝叶斯估计、最大后验概率估计（MAP）区别

最大似然估计(Maximum likelihood estimation, 简称MLE)和最大后验概率估计(Maximum aposteriori estimation, 简称MAP)是很常用的两种参数估计方法. 1.最大似然估计(MLE) 在已知试验结果(即是样本)的情况下,用来估计满足这些样本分布的参数,把可能性最大的那个参数作为真实的参数估计. 也就是说,最大似然估计,就是利用已知的样本结果,反推最有可能(最大概率)导致这样结果的参数值(模型已知,参数未知). (1)基本思想当从模型总体…

Lasso估计论文学习笔记(一)

最近课程作业让阅读了这篇经典的论文,写篇学习笔记. 主要是对论文前半部分Lasso思想的理解,后面实验以及参数估计部分没有怎么写,中间有错误希望能提醒一下,新手原谅一下. 1.整体思路作者提出了一种收缩和选择方法Lasso,这是一种可以用于线性回归的新的估计方法.它具有子集选择和岭回归的各自的优点.像子集选择一样可以给出具有解释力的模型,又能像岭回归一样具有可导的特性,比较稳定.同时避免了子集选择不可导,部分变化引起整体巨大变化这一不稳定的缺点.以及岭回归不能很好的收缩到0的缺点. 2.对文章…

综述 | SLAM回环检测方法

本文作者任旭倩,公众号:计算机视觉life成员,由于格式原因,公式显示可能出问题,建议阅读原文链接:综述 | SLAM回环检测方法在视觉SLAM问题中,位姿的估计往往是一个递推的过程,即由上一帧位姿解算当前帧位姿,因此其中的误差便这样一帧一帧的传递下去,也就是我们所说的累积误差.一个消除误差有效的办法是进行回环检测.回环检测判断机器人是否回到了先前经过的位置,如果检测到回环,它会把信息传递给后端进行优化处理.回环是一个比后端更加紧凑.准确的约束,这一约束条件可以形成一个拓扑一致的轨迹地图.如果…

信道估计系列之LS

在无线通信系统中,系统的性能主要受到无线信道的制约.基站和接收机之间的传播路径复杂多变,从简单的视距传输到受障碍物反射.折射.散射影响的传播.在无线传输环境中,接收信号会存在多径时延,时间选择性衰落和频域偏移,多径时延会带来符号串扰(ISI),可以通过插入保护间隔来减少:而由于时间选择性衰落和频率偏移带来的子载波干扰(ICI),除了依靠时频偏补偿来纠正外,还需要对信道进行估计,进一步进行补偿,即需要进行频域均衡和时域均衡.因此,信号估计性能的好坏直接影响接收信号的解调结果.这里对均衡技术就不进行…