专利名称：行人相似度计算方法及装置专利类型：发明专利发明人：刘凯，周悦，郑舟恒，邹伟申请号：CN201710322698.2申请日：20170509公开号：CN107122755A公开日：20170901专利内容由知识产权出版社提供摘要：本发明提供一种行人相似度计算方法及装置，应用于数据处理设备，所述方法包括：获取相关行人对集合及非相关行人对集合中行人对的图像特征；分别根据所述相关行人对集合及非相

3.5 两种特殊的波束形成技术3.5.1协方差矩阵对角加载波束形成技术生物入侵论文常规波束形成算法中，在计算自适应权值时用代替其中的。由于采样快拍数是有限的，则通过估计过程得到的协方差矩阵会产生一定误差，这样会引起特征值扩散。从特征值分解方向来看，自适应波束畸变的原因是协方差矩阵的噪声特征值扩散。自适应波束可以认为是从静态波束图中减去特征向量对应的特征波束图，即:,其中是是自适应波束图，是静态波束

矩阵运算：SAS/IML模块简介IML（Interactive Matrix Language）交互式矩阵语言，可以处理各种矩阵运算，拥有丰富的可以直接用于矩阵运算的算符和大量的数学函数，是用SAS系统开发的应用软件。一、启动和退出IML在PGM窗口键入语句：proc iml; /*启动IML*/reset print; /*从LOG窗口获得语句执行的有关信息*/quit; /*退出IML ，返

9.2.3  自相关函数和自协方差函数    上面介绍的均值、均方值和方差描述的是一维随机变量的统计特性，不能反映不同时刻各数值之间的相互关系。例如，随机信号X(t) 分别在t1谢之光，t2时刻的随机取值X(t1)，X(t2) 之间的关联程度如何，这种关联称为自关联。同样，我们也要研究两个随机信号X(t)和Y(t)数值之间的关联程度，这种关联性称为

主成分分析和因子分析有十大区别：1.原理不同主成分分析基本原理：利用降维（线性变换)的思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个不相关的综合指标（主成分),即每个主成分都是原始变量的线性组合,且各个主成分之间互不相关,使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能（主成分必须保留原始变量90%以上的信息），从而达到简化系统结构，抓住问题实质的目的。因子分析基本原理：利用降维的思想，由研究原始变量相

1离散余弦变换的原理 视频编码和图像编码的对象主要是自然视频信号、图像信号或其预测残差(包括帧内和帧间)信号。号在空间域上的相关性己部分减弱，但是统计数据表明，在某些情况下残差数据之间仍有其较强的相关性。所以类似于图像信号和视频信号，残差信号也需要进行一定的处理。这种去除相关性的处理过程就是变换编码过程。变换编码的基本思路是将在空间域中描述的视频信号、图像信号或残差信号变换到另一个正交向量空间(变

方差协方差法计算VaR值的实证分析作者：闫厉　尚露来源：《速读·上旬》2014年第11期        摘 要：随着金融业的不断发展，信用风险管理愈发显得重要，运用何种方法去做科学的风险测度也逐渐成为热门领域。VaR是使信用风险数量化的工具，其主旨是估计由于借款人因某种原因不能及使偿还债务而发生违约时给债权人或银行造成的损失。VaR作为一种工具主要在风险控制

高斯过程的方差粘滞阻尼系数团队氛围    高斯过程是一种广泛应用于机器学习、统计学和金融领域的随机过程。在高斯过程中，任意一组变量的联合分布服从多元高斯分布，其中特别重要的是均值和协方差矩阵。均值描述了高斯过程的中心位置，而协方差矩阵则描述了高斯过程的不确定性和相关性。艾柯卡自传    在高斯过程中，方差是协方差矩阵的对角线上的元素。方差反映了高斯过程在某个

高斯分布的协方差    高斯分布是一种常见的概率分布，也被称为正态分布。在统计学和概率论中，协方差是一种度量两个随机变量之间线性关系的统计量。在高斯分布中，协方差描述了两个随机变量之间的相关性。qpso    对于两个随机变量X和Y，它们的协方差定义为：    cov(X,Y) = E[(X-μx)(Y-μy)]   

多维高斯分布讲解高斯分布高斯分布：1维高斯分布公式：                  多维高斯分布公式：淀粉酶抑制剂对于1维的来说   是期望，是方差  ； 对于多维来说D表示X的维数 ， 表示D*D的协方差矩阵，定义为，为该协方差的行列式的值。&

高维高斯分布概率密度亚硫酸钙高维高斯分布是一种多元正态分布，其概率密度函数可以表示为：f(x) = (1/((2π)^(n/2)  Σ ^(1/2))) * exp(-0.5(x-μ)'Σ^(-1)(x-μ))上海新型建材矿棉厂其中，f(x) 是概率密度函数，x 是一个 n 维向量，μ 是一个 n 维向量表示均值，Σ 是一个 n×n 的正定对称协方差矩阵， Σ  表示协方差矩阵

基于协方差和二叉树支持向量机的目标检测系统及方法本文提出了一种基于协方差和二叉树支持向量机的目标检测系统及方法。该方法主要分为以下几个步骤：1. 特征提取：采用Histograms of Oriented Gradients (HOG)算法提取图像中的特征向量。神经网络法2.协方差计算：对于每个特征向量，计算协方差矩阵，用来描述特征向量在不同方向上的相关性。3.二叉树构建：根据协方差矩阵，构建一棵

部分作业解答或提示参考第一章习题一1.4 证  （2） 由切比雪夫不等式及  故。        （4）由切比雪夫不等式及，得    。习题二2.3  证  对平稳序列，任给整数，与有相同的阶自协方差矩阵。 故由平稳序列的阶自协方差矩阵退化知，对任给整数，存在非零实向量b使得 。不妨假设，则有对

相关分析是通过定量指标来描述变量之间的关系。最常见的相关分析是两个变量间或一个变量和多个变量间的相关分析，此外还有两个变量和多个变量之间的相关分析，后者比较复杂，我们先来介绍最基本也是最常用的两个变量间和一个与多个变量间的相关分析。依据不同的标准，相关可以分为以下几类1.根据变量间的密切程度：完全相关、不完全相关、零相关中日韩有线一卞二苄三卞2.根据相关的方向正相关、负相关3.根据相关的形式线

卡尔曼滤波增益综述报告姓名:周峰 学号1411082695摘要：Kalman Filter是一个高效的递归滤波器，它可以实现从一系列的噪声测量中，估计动态系统的状态。广泛应用于包含Radar、计算机视觉在内的等工程应用领域，在控制理论和控制系统工程中也是一个非常重要的课题。本文介绍了卡尔曼滤波增益的由来，以及它在卡尔曼滤波理论中的作用，着重介绍了卡尔曼滤波增益的理论意义和它的物理意义。由卡尔曼滤波