windows下安装caffe的依赖库

Ubuntu下安装caffe的依赖库

效果不错，值得下载，VMD分解优化参数。

使用加权全最小二乘算法解决了将直线拟合到两个坐标均具有不确定性的数据的问题。 参数从通常的斜率/y 轴相交对转换为斜率角度和到原点的距离。 这样做的优点是 a) 确保全局收敛 b) 即使对于垂直线也能找到解决方案。 确定完整的不确定性矩阵（即拟合参数的方差和协方差）。 对于非垂直直线，还给出了通常的参数（斜率/y 轴相交）及其不确定性矩阵。 该算法对于精确测量特别有用，在这种测量中必须了解完整的不确定度矩阵。 该算法由德国 Physikalisch-Technische Bundesanstalt Braunschweig 的 M.Krystek 和 M.Anton 在 Measurement Science and Technology 18 (2007) pp3438-3442 中发表。 名为 pearson_york_tetdata.m 的附加脚本包含该问题的标准统计测试数据集（参见

目前支持进行提取的特征包括： 1.max ：最大值 2.min ：最小值 3. mean ：平均值 4.peak ：峰峰值 5.arv ：整流平均值 6.var ：方差 7.std ：标准差 8.kurtosis ：峭度 9.skewness ：偏度 10.rms ：均方根 11.waveformF ：波形因子 12.peakF ：峰值因子 13.impulseF ：脉冲因子 14.clearanceF：裕度因子 15.FC：重心频率 16.MSF：均方频率 17.RMSF：均方根频率 18.VF：频率方差 19.RVF：频率标准差 20.SKMean：谱峭度的均值 21.SKStd：谱峭度的标准差 22.SKSkewness：谱峭度的偏度 23.SKKurtosis：谱峭度的峭度 function fea = genFeatureTF(data,fs,featureNamesCell) % 时域、频域相关算法的信号特征提取函数

该程序基于matlab程序开发的利用三个及三个以上标靶中心点实现的不同测站点云的配准

如何从已有成果,特别是第二次土地调查成果中提取有用信息,通过数据转换套合到影像资料上,形成一张便于内外业操作的集体土地确权工作底图值得探究。文中以河南省西部某县为例:从坐标转换参数求取;农村土地调查成果提取;城镇地籍调查成果提取;数据格式转换以及影像图裁切输出等各个工序进行了探讨。为同类项目的开展提供了经验借鉴,有一定的参考价值。

本文件在matlab中运行，包括suimscape文件、机器人URDF文件、以及参考的激励轨迹。对应内容参考：http://t.csdn.cn/1Qxky。注意：只是仿真模型、没有动力学和参数辨识代码。

有滚刀的参数描述，定义，图示等，不知是否有用

读取模型参数列表并在结构中返回它的小函数，所以作为一个单元很容易处理。 我在自己的工作中经常使用它。 认为它可能对其他。 S= readparam(filename) 读取参数名称和值的列表来自文件，逗号分隔文件 (csv) 或 Excel 文件 (xls)。 'filename' 是一个带有文件名的字符串。 这些值是在结构体 S 中返回，参数名称作为字段名称。 参数“par”的值可以作为“S.par”访问。 参数值可以是：标量、向量、字符串或函数处理程序。 用方括号指定向量并分隔带空格的值（不是逗号）。 表示一个字符字符串在字符串之前放置一个“#”，就在逗号之后。 要标识函数句柄，请在函数名称之前放置一个“@”。 参数名称必须在第一列中，而值必须在第二列。 不返回文件的第一行，但不能返回是空的。 如果数据在 Excel 中，则数据必须在文件的第一页。 P= readparam(