深度学习训练中有时会出现损失函数（loss）波动大但模型效果良好的现象，尤其在时间序列和TCN网络任务中常见。本文分析该现象的三大原因：任务噪声导致loss不平滑、小batch梯度不稳定、loss与任务指标不一致，并提出针对性解决策略：调整优化器参数、增大batch size、选择任务相关的自定义损失函数。实验表明，在序列任务中应更关注验证指标而非loss曲线本身，调试后的TCN模型虽loss波动

本文提出了一种基于ARIMA模型的GNSS定位误差预测方法，针对城市峡谷环境下GNSS误差具有趋势项、周期项和随机噪声混合的特性。通过构造包含这三种分量的模拟误差序列，建立ARIMA(p,d,q)模型并采用AIC准则自动选择最优参数组合。实验结果表明，该方法能有效预测GNSS误差，并给出95%置信区间。性能评估指标包括MAE、RMSE和MAPE，同时输出了模型关键参数。文中提供了完整的MATLAB

本文给出一个基于卡尔曼滤波器的双雷达四目标分布式融合跟踪的MATLAB代码框架，结合了TDOA/FDOA观测模型和分布式融合逻辑。代码参考了多目标跟踪、分布式MIMO雷达优化及卡尔曼滤波实现方法。

知识蒸馏（Knowledge Distillation）是一种模型压缩技术，通过将大型、复杂的模型（通常称为“教师模型”）中学到的知识转移到一个较小的模型（称为“学生模型”）中，从而提高学生模型的性能。此过程旨在使得学生模型在推理时更快且占用更少的计算资源，同时尽可能保留教师模型的准确性。

状态预测θk∣k−1θk−1ωk−1−bk−1Δtθk∣k−1​θk−1​ωk−1​−bk−1​Δtbk∣k−1bk−1bk∣k−1​bk−1​观测更新θkθk∣k−1Kθzk−avehicleg−sin⁡θk∣k−1θk​θk∣k−1​Kθ​gzk​−avehicle​​−。

本文介绍了Matlab中legend函数的'Location'和'Position'两种设置图例位置方法的区别。'Location'通过预设字符串（如'northeast'）自动放置图例，简单易用；而'Position'通过四元组坐标精确控制图例位置和大小，灵活但需手动调整。文中提供了两种方法的代码示例，并对比了它们的优缺点，帮助用户根据不同需求选择合适的方式设置图例位置。

H = [...];% 量测矩阵G = [...];% 控制矩阵F1 = [...];% 匀速运动的状态转移矩阵F2 = [...];% 匀加速运动的状态转移矩阵F3 = [...];% 右转弯状态转移矩阵不同模型的状态转移矩阵分别定义在这里，F1F2和F3表示不同运动模型的状态更新规律。本教程展示了如何使用MATLAB实现三维IMM算法进行目标跟踪。通过理解每个部分的实现，你可以更深入地掌握多模

本文提出了一种基于交互式多模型(IMM)滤波算法的三维目标跟踪方法，结合CT(匀速转弯)、Singer(加速度随机)和CS(匀速运动)三种运动模型。通过MATLAB仿真实现，该方法首先生成包含三种运动模式的复合轨迹，然后利用IMM算法进行状态估计，自适应切换不同模型权重。实验结果表明，该算法能有效追踪复杂运动目标，误差分析显示各轴均方根误差(RMSE)控制在较低水平。可视化结果直观展示了真实轨迹与

stm32触摸屏识别我用的型号准备开始分析例程开始修改结语我用的型号我用的是正点的开发板精英板，F103ZET6，电阻屏准备正点有一个例程，是触摸屏，注意是触摸屏不是手写识别，我们把它下载下来，烧进去发现是手写的轨迹，就是校准（电容屏忽略）以后手按到哪就显示哪里的线条。利用这个程序的函数，我们更改，最后目标是规定几个区域，按下去以后可以识别出来，也就是把触摸屏当做软按键来用，老式手机不是都像这样嘛

CV模型：状态包含位置、速度和零加速度（9维状态），状态转移矩阵忽略加速度项CA模型：完整包含位置、速度和加速度（9维状态），状态转移矩阵包含二次项过程噪声矩阵Q分别根据两种模型的运动特性推导。