SparCC（SparseCorrelationsforCompositionalData）是一种专为处理组成型数据（如微生物相对丰度数据）设计的相关性计算方法。它假设大多数物种之间的关系是稀疏的，即在生态系统中，不是所有物种都直接互相作用。其核心思想是通过计算组成数据中各物种的稀疏相关矩阵，避免因组成效应（compo

三个CT模型，各CT模型下的运动旋转速率不同，适用于定位、导航、目标跟踪文章目录代码构成运行结果源代码代码讲解概述代码结构1.初始化2.仿真参数设置3.生成量测数据4.IMM迭代5.绘图主要功能函数部分1.卡尔曼滤波函数2.模型综合函数3.模型概率更新函数总结

np.random.multivariate_normal是NumPy中生成多元正态分布随机样本的函数。它允许我们指定多个维度（变量）的均值和协方差矩阵，从而生成符合这些参数的随机样本。这个函数常用于模拟多维数据，特别是需要考虑变量间相关性的场景，比如机器学习中的数据生成。函数语法np.random.

Splatting一种体渲染方法，从3D物体渲染到2D平面也叫抛雪球方法核心选择雪球抛掷，3D投影到2D合成形成最后图像捏雪球（搞定一个核形状）选择3D高斯椭圆仿射后高斯仍闭合3D降2D依然为高斯（沿一个轴积分）3Dgaussian为什么是椭球？v的概率密度函数x的概率密度

$P_{[k]}$$=E(e_{[k]}e_{[k]}^{\mathrm{T}})$\(=E(((I-K_{[k]}H_{{m}})e_{[k]}^{-}-K_{[k]}v_{[k]})((I-K_{[k]}H_{\mathrm{m}})e_{[k]}^{-}-K_{[k]}v_{[k]})^T)\)\(=E(((I-K_{[k]}H_{m})e_{[k]}^{-}-K_{[k]}v_{[k]})(e_{[k]}^{-}{}^{\mathrm{T}}(I-K_{[k]}H_{m})^

byAIclassdefKalmanFilter<handleproperties%系统模型参数A%状态转移矩阵B%控制输入矩阵H%观测矩阵Q%过程噪声协方差R%测量噪声协方差P%状态估计协方差x%状态估计

byAIimportnumpyasnpclassKalmanFilter:def__init__(self,A,H,Q,R,x0,P0):"""初始化卡尔曼滤波器:paramA:状态转移矩阵:paramH:观测矩阵:paramQ:过程噪声协方差矩阵:paramR:观测噪

卡尔曼滤波（KalmanFilter）是一种用于估计动态系统状态的递归算法，尤其适用于含有噪声的线性系统。它在时间序列数据的噪声抑制、状态估计、轨迹跟踪等领域非常常用，如自动控制、信号处理、导航系统等。卡尔曼滤波通过预测和更新两个步骤来递归地估计系统的状态，并根据噪声和测

      

综述《Thegreatmultivariatetimeseriesclassificationbakeoff:areviewandexperimentalevaluationofrecentalgorithmicadvances》应用：金融：多个指标的时间变化来了解股票医疗：多个生理指标的时间演化来诊断疾病 交通：LSTM算法构建一个多变量时间

卡尔曼滤波（KalmanFilter）：从噪声中提取信号的利器什么是卡尔曼滤波？卡尔曼滤波（KalmanFilter）是一种高效的递归滤波器，专为处理包含噪声的线性动态系统而设计。它能够从一系列不完全且含有噪声的测量中，估计出系统的内部状态。卡尔曼滤波通过结合系统的预测和观测数据，实现对系

函数求导方差&协方差矩阵基本概念方差（Variance）衡量的是单个随机变量的变化(比如一个人在群体中的身高)，概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。标准差（StandardDeviation）是方差的算术平方根，用σ表示。标准差能反映一个数据集的离散程度。协方

一引言在展开数据分析工作是，我们经常会面临两种困境，一种是原始数据中特征属性太少，“巧妇难为无米之炊”，很难挖掘出潜在的规律，对于这种情况，我们只能在收集这一环节上多下功夫；另一种困境刚好相反，那就是特征属性太多，这真是一种幸福得烦恼，因为特征属性多就意味着信息量大，可挖

降维算法0基础小白也能懂(附代码)原文链接啥是降维算法在互联网大数据场景下，我们经常需要面对高维数据，在对这些数据做分析和可视化的时候，我们通常会面对「高维」这个障碍。在数据挖掘和建模的过程中，高维数据也同样带来大的计算量，占据更多的资源，而且许多变量之间可能存在相关性

卡尔曼滤波卡尔曼滤波（KalmanFilter）是一种用于估计系统状态的数学算法，不是类似于高通、低通滤波器那样的频域滤波。卡尔曼滤波基于线性动态系统的假设，它将系统的状态表示为均值和协方差矩阵，通过递归地更新和预测这些值来实现对系统状态的估计。卡尔曼滤波有两个主要的步

目录一、主成分分析1、什么是主成分分析？2、什么是降维？3、如何进行主成分分析        1）数据标准化        2）计算协方差矩阵        3）计算特征值和特征向量        4）选择主成分        5）构建投影矩阵        6）数据降

本文为作者学习卡尔曼滤波算法后的学习总结，如有错误请指正，万分感谢！前言本文学自B站up主华南小虎队，原视频讲得很好，推荐去观看。原视频卡尔曼滤波讲解一、简介（1）作用在学习卡尔曼滤波之前，我们首先要明白在使用该滤波器后，可以给我们带来什么好处？在此给读者举出一个例子，方

随机变量的协方差与相关系数来一道练习题：要先求出，a的数值：要求联合分布律：再求期望：计算相关数值：最后得到结果：《概率论与数理统计期末不挂科|考研零基础入门4小时完整版（王志超）》学习笔记王志超老师  （UP主）

机器学习之主成分分析（PCA）1.PCA的数学基础1.1线性代数基础1.1.1向量与矩阵的表示1.1.2矩阵的特征值与特征向量1.2协方差矩阵1.2.1定义与性质1.2.2在PCA中的作用2.PCA的理论概述2.1主成分的定义2.1.1方差最大化的原则2.1.2正交性与主成分正交性2.2降维原理

目录一、概述1.1原理1.2实现步骤1.3应用二、代码实现2.1关键函数2.2完整代码三、实现效果3.1原始点云3.2数据显示Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址：Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总（长期更新）-CSDN博客一、概述        计算点云的归一

一.原理简介PCA主成分分析，是一种使用较为广泛的数据降维算法，主要思想是将n维数据特征映射到k维上，这k维全新的正交数据特征称为主成分；PCA的工作就是从原始的空间中顺序地找一组相互正交的坐标轴，新的坐标轴的选择与数据本身是密切相关的。其中，第一个新坐标轴选择是原始数据

目录第五题线性判别分析(LDA)概述假设公式优点缺点二次判别分析(QDA)概述假设公式优点缺点比较第六题​编辑​编辑第八题逻辑回归1-最近邻比较与结论第九题第十二题第五题LDA（线性判别分析）和QDA（二次判别分析）是两种常用的分类算法，它们在统计学

在MATLAB中实现扩展卡尔曼滤波器（ExtendedKalmanFilter,EKF）通常涉及对非线性系统的状态进行估计。扩展卡尔曼滤波是一种从标准的卡尔曼滤波器扩展而来的算法，它适用于处理具有非线性动态模型和/或观测模型的系统。一个非线性系统可以使用泰勒级数展开来近似为线性系统，这使得

卡尔曼滤波是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。组成以及步骤1.预测状态方程目的：由系统状态变量k-1时刻的最优值和系统输入计算出k时刻的系统预测值