基于正则化加权最小二乘框架的低对比度超声层析成像图像重建

基于WLOP的PointCloudDenoiser：这是使用加权局部最优投影的点云降噪器

1.用线性加权方法 取 ，重新构造目标函数： 这样，就将多目标规划转化为单目标线性规划。

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加权自适应实例归一化的一键式语音转换 ，*，*，，（ 。 此仓库是的正式实现。 音频样本可在。 依存关系 python 3.6.0 pytorch 1.4.0 pyyaml 5.4.1 numpy的1.19.5 librosa 0.8.0 声音文件0.10.2 tensorboardX 2.1 预处理 在运行此项目之前，您需要先准备什么以及如何准备它们 我们使用作为声码器，并使用作为数据集。 如果您想运行我们的项目，请首先按照ParallelWaveGAN项目的说明进行安装。 然后像ParallelWaveGAN一样准备所有的Mel谱图数据。 准备speaker_used.json自己的文件，如./data/80_train_speaker_used.json和./data/fine_tune_speaker_used.json表演。 通过运行./convert

指数加权移动平均 (EWMA) 标准差对不同的回报应用不同的权重。 最近的回报对方差的影响更大。 指数加权移动平均 (EWMA) 引入了 lambda，称为平滑参数。 Lambda 必须小于 1。

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本文考虑了具有任意随机延迟的网络跟踪系统的通用延迟卡尔曼滤波器的设计。 首先，给出了传统卡尔曼滤波器（WSFKF）的等效加权求和形式，以提供一种新颖的帧来更有效地解决延迟滤波或失序测量（OOSM）估计。 实际上，这种形式充分利用了离线参数计算的特性，用于卡尔曼滤波器以及初始状态估计值和有序测量值的加权和，它们分别来自线性时不变（LTI）系统和线性最小均方误差（LMMSE）估算器。 其次，在时延测量和自适应在线加权系数矩阵的创新基础上，结合全局测量预测的替换和补偿运算，设计了一种适用于任意随机时延的新型时延卡尔曼滤波器。 与目前的延迟滤波器或OOSMs更新方法相比，该延迟估计器不仅算法结构更简洁，估计精度更高，而且应用范围更广。 通过实例验证了本文提出的时延估计器的有效性。