我有一个简单的iOS应用程序，它使用“立即”、“接近”等表达方式显示它检测到的蓝牙LE信标的接近度，我需要在Android上编写类似的东西。我已按照Androiddeveloper上的教程进行操作我可以列出检测到的设备，现在想估计距离/接近度——这就是问题所在。根据thisSOthread这只是一些数学计算。但是，他们要求我提供txPower值。根据thistutorialbyDaveSmith(并与此BluetoothSIGstatement进行交叉引用)，信标设备应将其广播为0x0A类型的“AD结构”。所以我要做的是解析AD结构并寻找与类型匹配的有效负载。问题:我有4个信标-2个估
1.介绍Aruco码是由宽黑色边框和确定其标识符(id)的内部二进制矩阵组成的正方形标记。它的黑色边框有助于其在图像中的快速检测，内部二进制编码用于识别标记和提供错误检测和纠正。单个aruco标记就可以提供足够的对应关系，例如有四个明显的角点及内部的二进制编码，所以aruco标记被广泛用来增加从二维世界映射到三维世界时的信息量，便于发现二维世界与三维世界之间的投影关系，从而实现姿态估计、增强现实等应用。2.码的创建首先我们要指定一个字典，这个字典表示的是创建出来的aruco标记具有怎样的尺寸、怎样的编码等我们使用：APlgetPredefinedDictionary()来声明我们使用的字典。些
我想绘制一个2D内核密度估计。我发现seaborn包在这里非常有用。但是，找了半天，也想不通怎么让y轴和x轴不透明。另外，如何显示轮廓上的密度值？如果有人可以帮助我，我将不胜感激。下面请看我的代码和图表。importnumpyasnpimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplY=np.random.multivariate_normal((0,0),[[0.8,0.05],[0.05,0.7]],100)ax=sns.kdeplot(Y,shade=True,cmap="PuBu")ax.patch.set_facecolor('whit
我有两个时间序列，我怀疑它们之间存在时间偏移，我想估计这个时间偏移。这个问题之前已经被问过:Findphasedifferencebetweentwo(inharmonic)waves和findtimeshiftbetweentwosimilarwaveforms但就我而言，时移小于数据的分辨率。例如，数据按小时分辨率提供，时间偏移只有几分钟(见图)。造成这种情况的原因是用于测量其中一个系列的数据记录器在时间上有几分钟的变化。有什么算法可以估计这种变化，最好不使用插值？ 最佳答案 这是一个非常有趣的问题。这是使用傅立叶变换的部分解决
我需要编写一个最大似然估计器来估计一些玩具数据的均值和方差。我有一个包含100个样本的向量，使用numpy.random.randn(100)创建。数据应具有零均值和单位方差高斯分布。我查看了维基百科和一些额外的资源，但我有点困惑，因为我没有统计背景。是否有最大似然估计器的伪代码？我得到了MLE的直觉，但我不知道从哪里开始编码。Wiki说采用对数似然的argmax。我的理解是:我需要通过使用不同的参数来计算对数似然，然后我将采用给出最大概率的参数。我没有得到的是:我首先在哪里可以找到参数？如果我随机尝试不同的均值和方差以获得高概率，我应该什么时候停止尝试？
我正在尝试翻译差距统计和预测强度的R实现http://edchedch.wordpress.com/2011/03/19/counting-clusters/进入python脚本，用于估计具有3个集群的iris数据中的集群数量。我没有得到3个集群，而是在几乎没有估计的3个(实际集群数量)的不同运行中得到不同的结果。Graph显示估计数字为10而不是3。我错过了什么吗？谁能帮我定位问题？importrandomimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansdefdispersion(da
我想对下面显示的信号执行自相关。两个连续点之间的时间为2.5ms(或重复率为400Hz)。这是我想使用的估计自增相关的方程(取自http://en.wikipedia.org/wiki/Autocorrelation，估计部分):在python中查找我的数据的估计自相关的最简单方法是什么？我可以使用类似于numpy.correlate的东西吗？或者我应该只计算均值和方差？编辑:在unutbu的帮助下，我写过:fromnumpyimport*importnumpyasNimportpylabasPfn='data.txt'x=loadtxt(fn,unpack=True,usecols=
我希望能够估计两个(纬度、经度)点之间的距离。我想低于，因为这将用于A*图形搜索，并且我希望它快速。这些点之间的距离最多为800公里。 最佳答案 HaversineFormulainPython(BearingandDistancebetweentwoGPSpoints)的答案提供可以回答您的问题的Python实现。使用下面的实现，我在一台旧笔记本电脑上在不到1秒的时间内执行了100,000次迭代。我认为就您的目的而言，这应该足够了。但是，您应该在优化性能之前分析任何内容。frommathimportradians,cos,sin,
写在前面均方误差，偏置和方差都是统计学中非常重要的概念。均方误差MSE对于机器学习来说，MSE一般是计算两个东西的MSE，一个是参数估计的MSE，一个是模型预测的MSE。我主要关注的是参数估计的MSE。定义参数估计的MSE定义为MSE=Eθ[(θ^−θ)2]MSE=E_\theta[(\hat{\theta}-\theta)^2]MSE=Eθ[(θ^−θ)2]，其中θ\thetaθ表示真值，θ^\hat{\theta}θ^表示预测值，EθE_\thetaEθ并不是表示在θ\thetaθ的分布上求期望，而是关于似然函数的期望，即Eθ[(θ^−θ)2]=∫x(θ^−θ)2f(x;θ)dxE_\
例如，我有一个已知sizeof(A)和sizeof(B)的std::map，而map里面有N个条目。你如何估计它的内存使用量？我会说是这样的(sizeof(A)+sizeof(B))*N*factor但因素是什么？可能有不同的公式？也许要求上限更容易？ 最佳答案 估计会更接近(sizeof(A)+sizeof(B)+ELEMENT_OVERHEAD)*N+CONTAINER_OVERHEAD您添加的每个元素都有一个开销，并且还有一个固定的开销用于维护用于存储map的数据结构的数据结构。这通常是二叉树，例如Red-BlackTree.
