92页的PPT详细介绍KalmanFiltering及相关滤波知识。 适合初学者快速了解相关知识。

【论文：麦克风阵列增强】Speech Enhancement Based on the General Transfer Function GSC and Postfiltering...-附件资源

可以直接运行的梯度域引导图滤波Gradient Domain Guided Image Filtering MATLAB源码

项目名：Image Filtering and Hybrid Images 简介：We will write an image convolution function (image filtering) and use it to create hybrid images! The technique was invented by Oliva, Torralba, and Schyns in 2006, and published in a paper at SIGGRAPH. High frequency image content tends to dominate perception but, at a distance, only low frequency (smooth) content is perceived. By blending high and low frequency content, we can create a hybrid image that is perceived differently at different distances.

迭代过滤器的集合。

Vold-Kalman 滤波器由 Håvard Vold 和 Jan Leuridan 在 1993 年推出，能够使用已知频率向量从信号中提取非平稳周期分量 [1]。 在最小二乘法的意义上，它可以作为一个稀疏线性系统来解决。 与卡尔曼滤波器类似，VKF 基于结构方程和数据方程最小化成本函数。 本次提交实现了第二代 VKF，能够同时提取多个订单，在交叉订单的情况下进行能量传播 [2]。 句法： x = vkf(y,fs,f) 使用采样率为 1% 的 -3dB 带宽的 2 极滤波器从采样率为 fs 的信号 y 中提取频率向量为 f 的阶数。 输出是单个波形 x。 [...] = vkf(y,fs,f,p) 使用 p 阶滤波器（通常在 1 或 4 之间）。 每个阶都会使滚降每十年增加 -40dB。 通过指定额外的低阶系数，添加了零边界条件。 例如：p = [2 0 1] 应用二阶滤波并在

蒸汽推荐系统 基于Steam用户库数据集中的协同过滤（皮尔逊相似系数）的推荐系统。 Pandas用于大多数数据操作，其中一些字符串函数用于非Unicode，非字母数字文本清除。 此外，Flask和JS用于前端。 数据整理 在建立此推荐系统时使用了两个数据集。 首先是来自Kaggle的。 这是为了将游戏名称标识为其应用程序ID，这是必需的，因为其他数据集（不包含应用程序ID）以用户每个游戏小时的小时数的形式包含隐式评级。 用户数据集也来自Kaggle。 隐式评级 用户数据集包含每个用户的数据 玩游戏 为了 小时。 我所做的是将隐式的评分时间转换为从1到5的显式评分。 只需将额定值线性映射到范围即可实现 在哪里 是平均游戏小时数 在整个数据集中播放。 端点数据集 此数据集是使用我们数据集中的游戏者的appid与包含游戏标头图像的媒体数据集的内部连接生成的。 该数据集用于检索浏览器中前端的媒

kaiming He 的guided image filtering 对应的opencv代码。在jj574435561的基本做了重整理，简化了用法。

Adaptive Filtering Primer with MATLAB

verhulst模型matlab代码快速开始： 为 SGD+ 模型运行python train.py ，为具有神经后处理的模型运行python train.py python train.py --model=SGDnn 。 提交文件将写入提交文件夹。 协同过滤 推荐系统关注呈现用户可能感兴趣的项目（例如亚马逊上的书籍、Movielens 上的电影或 lastFM 上的音乐）。 在协同过滤中，我们的推荐基于用户对其他项目的（已知）偏好，并考虑其他用户的偏好。 资源 所有必要的资源（包括训练数据）均可在 训练数据 对于这个问题，我们已经获得了 10000 个用户对 1000 个不同项目的评分。 所有评级都是 1 到 5 星之间的整数值。 评估指标 您的协同过滤算法将根据以下加权标准进行评估： 预测误差，由均方根误差 (RMSE) 衡量 代码用法： usage: train.py [-h] [--submission SUBMISSION] [--model MODEL] [--cv_splits CV_SPLITS] [--score_averaging SCORE_AVERAGING]