虽然有许多用于目标跟踪的算法，包括较新的基于深度学习的算法，但对于这项任务，粒子滤波仍然是一个有趣的算法。所以在这篇文章中，我们将介绍视频中的目标跟踪：预测下一帧中物体的位置。在粒子滤波以及许多其他经典跟踪算法的情况下，我们根据估计的动态进行预测，然后使用一些测量值更新预

电动汽车（EV）作为未来汽车的一大发展方向，其动力源——动力锂电池组的荷电状态（SOC）估计显得尤为重要。SOC直接反应了电池组剩余容量的多少，是预测EV行驶里程、使用和维护电池组的重要依据。然而，由于电动汽车电池组在使用过程中的高度非线性特性，准确估计SOC面临巨大挑战。扩展Kalman

个人感受：自己的问题：自己对于软件的认识不够，不清楚什么是软件，做一个软件有着多方面的要求以及规定，但是我不太清楚书中提到了许多软件的要求以及规定，以及如何做好一个软件。解决办法：按照书中的方法自己以及自己的团队多多联系这种方法即可读书笔记第六章和第七章第六章：需

自动驾驶毫米波雷达（radar）先进技术估计先进的半导体工艺和技术直接影响着automotive radar系统的设计与制造。更高的集成度和更低的成本则定下了未来automotive radar系统发展的基调。随着制造工艺的不断进步，一些先进的估计技术也逐渐被引入。附赠自动驾驶最全的学习

自动驾驶 毫米波雷达radar-速度估计附赠自动驾驶最全的学习资料和量产经验：链接之前我们对Automotive radar中的距离估计原理进行了介绍，然后我们进入下一个基本问题，速度估计。Automotive radar是根据多普勒效应对目标的速度进行估计的。之前在距离估计的问题中，

困境遮挡抖动脚与地面单目AiOS:All-in-One-StageExpressiveHumanPoseandShapeEstimation，解决了遮挡问题PhysPT:Physics-awarePretrainedTransformerforEstimatingHumanDynamics：引入物理模型HaMeR:手部捕捉TRAM:超越WHAM，可以实现高难度动作WHAC:首个

  全球经济快速增长使得能源需求与日俱增，由于传统化石能源的不可再生性以及其带来的环境污染问题日益突出，世界各国正将目光转向新能源的开发与利用上，以谋求能源的可持续发展。  燃油车的尾气排放是全球碳排放的主要来源之一，减少燃油汽车尾气的排放对降低全球碳排放具

  

  

引言：        光流估计是计算图像序列中物体运动的方法之一。在计算机视觉和图像处理中，光流被用来估计图像中像素的运动方向和速度。它是通过比较两帧图像中相邻像素的亮度值来实现的。那么会实现什么样子的功能呢？我们来看一下效果        上图就是某视频中

 

在MATLAB中，对于扩展卡尔曼滤波（EKF）的误差估计，主要涉及对系统状态估计的准确性和精度的评估。EKF是一种适用于非线性系统的状态估计方法，它通过递归的方式，结合系统的动态模型和观测模型，来预测和更新系统的状态。以下是MATLAB中扩展卡尔曼滤波误差估计的关键点：1.**初始化**： 

卡尔曼滤波（KalmanFilter）是一种有效的递归滤波器，用于线性动态系统的状态估计。它通过考虑先前的估计和当前的观测来提供下一个状态的最佳估计。卡尔曼滤波器广泛应用于导航系统、机器人定位、信号处理等领域。下面是一个简单的Python实现卡尔曼滤波算法的例子，用于估计一个一维

大家好，这里是“电动札记”，一个坚持原创的新能源汽车知识共享与热点跟踪平台。在上期电池管理系统（BMS）系列—状态估计之SOC（二）拓展卡尔曼滤波法中，我们介绍了基于拓展卡尔曼滤波实现SOC估计的方法，虽已尽可能将算法过程简化，但理解起来仍有难度，收效甚微。为保证BMS系列文章的连续性，

在这段RMarkdown代码中，代表bootstrapping思想的代码片段是以下几段：这部分代码使用bootstrapping方法来估计活性（Active）和抑制（Repressed）状态下ave列的中位数：active_med<-c()repress_med<-c()for(repin1:100){active_sample<-sample(active_rep$ave,size=leng

自动控制：最小二乘估计（LSE）、加权最小二乘估计（WLS）和线性最小方差估计在数据分析和机器学习中，参数估计是一个关键步骤。最小二乘估计（LSE）、加权最小二乘估计（WLS）和线性最小方差估计（LMMSE）是几种常见的参数估计方法。这篇博客将详细介绍这些方法及其均方误差（MSE）的计算，并通过Pytho

 ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

SOC对于电池的安全管理和使用效率至关重要。扩展卡尔曼滤波器(ExtendedKalmanFilter,EKF)是一种常用的SOC估计方法,它可以基于电池电压、电流等可观测量,通过数学模型对SOC进行实时动态估计。下面是一个基于MATLAB的EKF实现锂电池SOC估计的示例代码:matlab%定义电池

“我们其实并不是不会估计，我们真正不会的，是把估计后面藏着的种种假设全部列举出来”你们一个小组决定要徒步遍历中国陆地边界，假设硬件装备齐全，估计需要多长时间？答案：中国陆地边界的总长度约为2.2万公里。为了更精确地估计所需时间，我们需要考虑以下因素：地形复杂性：中国的地形多

已知错排数\[D_n=n!\sum_{k=0}^n\frac{(-1)^k}{k!}\]又知道\[e^x=\sum_{k=0}^\infty\frac{x^k}{k!}\]易得\[\lim_{n\to\infty}\frac{D_n}{n!}=\frac{1}{e}\]讨论在\(n\)较小的时候，上述估算式子是否成立事实上\(n!/e\)四舍五入后就是\(D_n\)即\[\left|\frac{n!}{e}-D_n\r

什么是最大似然估计？先定义几个常用的术语。1.什么是参数？在统计学中，参数是指用来描述一个统计模型的未知特征或属性。这些特征可以是概率分布的位置、形状、尺度等方面的性质，也可以是用于描述数据生成过程中的固定参数。参数通常是我们感兴趣的、要从数据中推断或估计的量。举

一、问题：“我们其实并不是不会估计，我们真正不会的，是把估计后面藏着的种种假设全部列举出来”你们一个小组决定要徒步遍历中国陆地边界，假设硬件装备齐全，估计需要多长时间？二、我的答案:这个问题涉及到多个变量和假设条件，以下是可能影响所需时间的主要因素：行走路线：中国的陆地边

初识-DoWhyDoWhy是一个用于因果推理的Python库，支持因果假设的显式建模和测试。DoWhy基于因果推理的统一语言，结合了因果图形模型和潜在结果框架。DoWhy-Github简介和主要特点决策涉及了解不同变量如何相互影响，并预测其中一些变量更改为新值时的结果。例如，给定一个结果变

智能基数估计可获得性本特性自openGauss3.1.0版本开始引入。特性简介智能基数估计利用库内轻量级算法进行多列数据分布建模，并且提供多列等值基数估计的能力。在数据分布倾斜并且列之间相关性强的数据场景下能够提供更准确的估计结果，从而给优化器提供准确的代价参考，提高计划生