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作为信息表达和交流的重要工具,文字被广泛地应用于人们的日常生活和工作中。同时,手写也是每个人在社会中赖以生存的技能。随着计算机的发展和普及,手写文字识别作为一种高级的人机交互方式在近几十年来引起了人们的广泛关注。虽然研究者们在手写识别领域已经取得了大量突破性的进展,但是基于深度学习的手写识别算法仍然有很大的改进空间,因此如何设计更为准确高效的手写识别算法是本文的核心研究内容。另外,随着传感技术的发

最近，两个主要因素促成了网络管理中的PQoS和自主适应性的崛起：人工智能（AI）和机器学习（ML）领域的技术突破，以及在许多工程领域中数据和计算资源的空前可用性[2]。为了推进对主动预测和优化技术的研究，我们随后报告了用于V2V信道测量的试验方法和在布尔诺科技大学校园内收集的60 GHz的插值信道响应（CIR）的测量。由于V2V和V2I在智能交通系统（ITS）中都是提供连接性的必不可少的元素，我们

非盲去模糊实景图像处理1. 描述本文旨在使用点扩散函数（PSF）快速去除实景图像中的模糊（例如，运动模糊和失焦模糊）。1.1 运动去模糊对于运动去模糊，采用Lucy-Richardson算法来估计点扩散函数（PSF）。需要设置三个主要参数：长度（len，即模糊长度）、角度（theta，即模糊角度）和迭代次数（IterNum）。1.2 失焦去模糊对于失焦去模糊，采用维纳滤波器算法。

凸优化与稀疏促进的凸正则化是估计噪声中稀疏信号的标准方法。为了比凸正则化更强烈地促进稀疏性，通常也会采用非凸优化。在本文中，我们采取第三种方法。我们利用选择非凸正则化项，使得总成本函数（包括数据一致性和正则化项）是凸的。因此，稀疏性比标准的凸公式更受到促进，但不会牺牲凸优化的吸引力（唯一最小值，鲁棒算法等）。我们利用这个想法来改进最近开发的“重叠组收缩”（OGS）算法，用于去噪组稀疏信号。该算法应

本文提出了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制（ILC）算法，用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出（SISO）离散时间系统的轨迹跟踪问题。控制目标是使系统的输出在每次迭代过程中跟踪参考轨迹。因此，在每次迭代过程中的每个相对时间点，使用广义回归神经网络（GRNN）作为估计器来解决系统的关键参数，使用径向基函数神经网络（RBFNN）作为控制器来解决控制输入。与传统的ILC算法相比，动态

目标检测Pd Pfa，CA-CFAR研究是雷达信号处理中至关重要的一个方面，因为它有助于确定雷达系统在检测和分类目标时的准确性和可靠性。评估目标检测性能的一个常用指标是在给定虚警率（Pfa）下的检测概率（Pd）。在常犯虚警率（CFAR）雷达信号处理中，细胞平均（CA-CFAR）算法是一种常用的在杂波环境中检测目标的方法。CA-CFAR算法根据邻近细胞信号水平的平均值计算阈值，然后将待测细胞的信号水

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%边界条件处理%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%跟新位置和速度值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%记录历代全局最优值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%初始化个体最优位置和最优值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

联邦卡尔曼滤波（Federated Kalman Filter）和分布式卡尔曼滤波（Decentralized Kalman Filter）是两种用于多传感器融合的技术，它们在处理雷达和其他传感器数据时都具有重要的应用价值。1. **联邦卡尔曼滤波（Federated Kalman Filter）**：- 联邦卡尔曼滤波是一种将多个卡尔曼滤波器的估计结果进行集成的技术。在雷达系统中，如果存在多个雷

提供了丰富的数据处理和分析功能，包括数据校准、误差补偿、数据融合等，以确保导航系统的可靠性和准确性。文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。- 实现了多种姿态解算算法，如卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波等，以提高导航系统的精度和稳定性。- 支持多种不同类型的惯性传感器，包括加速度计、陀螺仪和磁力计，以满足不同应用的需求。- 支持实时导航和后处理导航两