说明:经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD))方法被认为是2000年来以傅立叶变换为基础的线性和稳态频谱分析的一个重大突破 [1] ,该方法是依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解,无须预先设定任何基函数。这一点与建立在先验性的谐波基函数和小波基函数上的傅...
说明: 提出一种基于非测距式的PSO改进DV-Hop算法,该改进算法在提高定位精度的同时且不需要节点具备测距能力,无需额外硬件、能耗低、受环境影响较小,算法简单,易于实现,对于各向同性的密集网络,可以得到合理的平均每跳距离,定位精度等方面能满足应用要求
说明:我们提出了一个统一的模型,用于人脸检测,姿态估计和地标估计在现实世界中,杂乱的图像。我们的模型是基于一个共享部分池的树的混合物;我们将每个面部地标建模为一个部分,并使用全局混合物来捕捉由于视点而引起的拓扑变化。我们证明了树结构模型在捕捉整体弹性变形方面出人意料地有效,同时与密集图结构不同,它易于优化...