最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,又译为期望最大化算法),是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量。 最大期望算法经过两个步骤交替进行计算: 第一步是计算期望(E),利用对隐藏变量的现有 ...
TOA全称time ofarrival,根据测量移动台和基站之间的信号到达时间,再转换为距离从而进行定位的方法。 类似的技术还有TDOA和AOA,真实的应用场景就是GNSS和UWB了。 定位原理可以用下图表示: 如上图三个基站可列三个方程,就能解出定位点,但一般基站通常更多,因此需要用到最小二乘的方法解方程组。 设MS坐标为 x,y ,BS坐标为 xi,yi ,则有方程组: 展开得: 到这里就能用 ...
2020-08-09 16:27 0 1333 推荐指数:
最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,又译为期望最大化算法),是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量。 最大期望算法经过两个步骤交替进行计算: 第一步是计算期望(E),利用对隐藏变量的现有 ...
对点集重新进行一次栅格化,就能得到没有空洞的图像了。 matlab代码如下: 原图: ...
Bug算法是一种避障算法,思路就是想象从起始点有一只小虫,不停延直线靠近目标,如果遇见障碍物,则沿着障碍物边界移动,绕过障碍物后继续沿直线靠近目标。 从上面说的思想就可以认为该算法由两种路径组成,一种直线路径,一种障碍物环绕路径。 直线路径可以认为是起点到终点的线段,不过该线段要去除掉和障碍物 ...
这里提供两种思路: 一、基于顶点的扩展 1. 确定扩展距离dis。 2. 计算每个顶点相邻边的单位向量。 3. 确定扩展方向,判断依据是相邻边向量的行列式的正负号,记为sign(sina)。 ...
BFGS和DFP都是拟牛顿法,和高斯牛顿法不同的地方是不用直接求黑塞矩阵了,而BFGS又比DFP算法有更好的数值稳定性。 算法步骤如下: 1. 给一个待求参数的初始值x(1)。 2. 给定H(1)矩阵为单位阵,并且计算出待优化函数在x(k)处的梯度g(k)。 3. 令d(k) = -H(k ...
的灰度级,一般就是255了。 这里就不用什么压缩算法了,就是将图像缩小再放大比较一下,下面是代码: ...
其实写过一步法二值图像连通区域标记之后我就感觉这个标记和填充基本上是一回事,所以我这里就用了一步法的那个队列算法。也没什么好说的,算法几乎一样,就是细节的区别。还有这里使用了ginput函数。至于堆栈版的实现,看情况吧。 效果图: 原图 下面是不同的填充效果 ...
DBSCAN全称Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,是一种密度聚类算法。 和Kmeans相比,不需要事先知道数据的类数。 以编程的角度来考虑,具体算法流程如下: 1.首先选择一个待处理数据。 2.寻找 ...