用于估计 DOA 的子空间方法基于信号和噪声子空间。MUSIC算法具有更高的分辨率。在计算复杂度方面,ESPRIT的计算效率很高,因为它不需要通过所有可能的角度进行扫描。本文只列举了几个最基本的估计方法,除此之外,还有很多其他技术和方法,例如自适应定向时频分布方法(ADTFD)以及基于机器学习的DoA估计算法。 参考N. A. Bai...
Lee等人首先提出了基于马氏距离的置信度分数,该分数计算一个测试点与高斯分布拟合测试数据之间的距离。 置信度学习的方法 部署特定分支来学习模型预测的置信度。DeVries 和 Taylor 利用置信度估计分支来预测标量置信度,并通过根据置信度插入ground truth来修改原始概率,以在训练过程中为 LM 提供“提示”。Corbière 等人...
3. 分形孔隙度估计方法基于分形理论的孔隙度估计方法主要包括直接法和间接法。直接法通过直接测量孔隙表面的分形维数来计算孔隙度；间接法则是通过测量与孔隙度相关的其他参数（如渗透率、比表面积等），然后利用这些参数与孔隙度之间的关系来间接估计孔隙度。三、分形方法在孔隙度估计中的应用分形方法在孔隙度估计中的...
然而,很少有关于故障预测的工作,这是一个实际、重要但尚未被充分认识的研究领域,它代表了一个自然的试验台,用于评估给定方法的置信度估计的可靠性。从故障预测的角度重新审视置信度估计方法不仅有助于我们理解现有方法的有效性,还促进了故障预测的研究...
1. 一致性,根据大数定理,当所采样的样本数量非常多时,MCE 的估计值将会收敛到积分的真值处。 2. 无偏性,MCE 是对所求积分的一个无偏估计,简单推导如下: MCE 的无偏性是随机优化算法收敛的重要保证。 3. 小方差,当几个估计方法都是无偏估计时,我们通常会选择方差...
scikit-learn中有两个函数可用于获取分类器的不确定度估计:decision_function和predict_prob。大多数分类器(但不是全部)都至少有其中一个函数,很多分类器两个都有。我们来构建一个GradientBoostingClassifier分类器(同时拥有decision_function和predict_prob两个方法)。看一下这两个函数对一个模拟的二维数据集的作用: ...
最终估计的质量如下图,估计的车辆质量很快就收敛,且稳定在真实质量附近,符合预期。 估计的坡度如下图,基本趋势符合实际坡度情况,估计噪声还可以进一步优化。 以上,以车辆纵向动力学公式为基础,利用最小二乘法、卡尔曼滤波分别进行了质量、坡度的估计,仅供参考。
效度的分类及各类效度的估计方法如下：1、效度的分类：（1）内容效度：内容效度是指测验或测量工具是否能够全面、准确地反映所要测量的内容或行为范围。内容效度的评估方法主要包括专家判断法、统计分析法和经验推测法。（2）构想效度：构想效度是指测验或测量工具是否能够测量到理论上的构思或特质的程度。
该工作其实就做了2件事情:1. 设计两种深度线索并估计原始深度;2. 置信度分析及MRF融合。以下对其进行具体介绍。 双线索提取 首先对光场图像进行重聚焦,然后得到一系列具有不同深度的焦栈。然后对该焦栈分别提取2个线索:散焦量以及匹配量。其中散焦量被定义为: ...
大脑可以依靠多种线索来估计物体的深度,其中最重要的是(i)双眼视差,它允许视觉皮层访问同一环境的两个不同视角; (ii) 运动视差效应,当远处的物体比附近的物体移动得慢时就会发生这种效应; (iii) 注视同一物体时眼睛之间的角度差异(聚散度)。 传统上,视觉皮层被认为是一个特征检测器:随着感觉信号在层次结构中...