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Pycharm快捷键使用技巧 Ctrl+d：复制当前行、或者选择的块Ctrl+n ：跳转到类Ctrl+shift+n ：快速查找文件名Ctrl+shift+f ：全局查找，快速查找关键字的文件Ctrl+shift+r ：全局替换Ctrl+鼠标左键：查看源代码Ctrl+alt+方向左右键：看源码的时候 阅读全文
posted @ 2020-12-08 20:53
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pycharm基础使用步骤 1、下载pycharm2、新建Python工程（1）如下，点击Create New Project （2）选择保存位置，点击create。 （3）命名，打开界面如下 （4）这时就可以创建文件了，项目文件夹右击new–>python file，步骤界面如下 （5）在 Nam 阅读全文
posted @ 2020-12-07 22:48
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1、Pycharm导入python项目 进入PyCharm后，点击File→Open，然后在弹窗中选择需要导入项目的文件夹； 打开了python项目后，需要配置该项目对应的python才可以正常运行； 配置步骤：File→settings 在设置弹窗中选择Project Interpreter，然后 阅读全文
posted @ 2020-12-07 21:41
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【原创】开源Math.NET基础数学类库使用(01)综合介绍 阅读全文
posted @ 2020-12-04 23:32
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概率论与数理统计教程（第二版，茆诗松，2010）PDF下载：共享地址 阅读全文
posted @ 2020-12-02 22:29
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目标跟踪问题其实是一个状态估计问题，所以其核心是滤波算法。从研究目标跟踪的数学方法而言，滤波算法有非 Bayes 方法和 Bayes 两大类方法。 所谓贝叶斯滤波问题，就是在每个时刻利用当前的量测信息估计目标状态的后验概率分布，从而对目标状态进行估计。 伯努利分布（Bernoulli distrib 阅读全文
posted @ 2020-12-01 20:35
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import matplotlib.pyplot as plt from math import * class Distribution: def __init__(self,mu,sigma,x,values,start,end): self.mu = mu self.sigma = sigma 阅读全文
posted @ 2020-12-01 20:30
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请注意：此处仅直观理解高斯函数的单变量相乘，不涉及复杂的数学推导。 另外，还可以通过公式化简求得，进一步及更多请参考一篇英文文献：Products and Convolutions of Gaussian Probability Density Functions。 参考链接：直观理解高斯函数相乘 阅读全文
posted @ 2020-12-01 20:25
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本文主要推导高斯分布（正态分布）的乘积，以便能更清楚的明白Kalman滤波的最后矫正公式。 Kalman滤波主要分为两大步骤： 1.系统状态转移估计； 2.系统测量矫正。在第2步中的主要理论依据就是两个独立高斯分布的乘积如何计算的问题，即如何融合 估计值 和 观测值 得到系统状态的最优估计。 高斯分 阅读全文
posted @ 2020-12-01 20:16
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本文主要推导两个高斯分布的相加结果。在知乎上有个问题：正态分布随机变量的和还是正态分布吗？ _ 也是本文主要解决的问题。 首先给出结论： （1）正态随机变量的线性函数仍为正态随机变量。 （2）正态随机变量的线性组合仍为正态随机变量。 （3）正态随机变量的乘积仍为正态随机变量。 高斯分布的概率密度函数 阅读全文
posted @ 2020-12-01 20:01
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