波门跟踪

MATLAB实现了背景差分提取和波门跟踪技术，用于目标提取和跟踪。

ChirpLab 是一款基于线调频小波路径跟踪算法的信号处理工具，用于估计和拟合信号的瞬时频率。资源包含详细的英文说明文档，并可参考相关论文 Detecting Highly Oscillatory Signals by Chirplet Path Pursuit 深入了解算法原理。

9.4数据倾斜9.4.1合理设置Map数。通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或多个map任务。主要的决定因素包括input的文件总个数、input的文件大小以及集群设置的文件块大小。是不是map数越多越好？答案是否定的。如果一个任务有很多小文件（远远小于块大小128m），则每个小文件也会被当做一个块，用一个map任务来完成。而一个map任务启动和初始化的时间远远大于逻辑处理的时间，这会造成很大的资源浪费。同时可执行的map数也是受限的。是不是保证每个map处理接近128m的文件块，就高枕无忧了？答案也是不一定的。比如有一个127m的文件，正常会用一个map去完成，但这个文件只有一个或两个小字段，却有几千万的记录。如果map处理的逻辑比较复杂，用一个map任务去做肯定也比较耗时。针对上述问题，我们需要采取两种方式来解决：即减少map数和增加map数。9.4.2小文件合并以减少map数：CombineHiveInputFormat具有对小文件进行合并的功能（系统默认的格式）。HiveInputFormat则没有这种功能。执行set hive.input.format= org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; 9.4.3复杂文件增加Map数，当input的文件都很大且任务逻辑复杂时，map执行非常缓慢，可以考虑增加Map数，使每个map处理的数据量减少，从而提高任务的执行效率。增加map的方法为：根据computeSliteSize(Math.max(minSize,Math.min(maxSize,blocksize)))=blocksize=128M公式调整。

介绍了一种通过多传感器融合无迹卡尔曼（UKF）滤波算法来跟踪正弦波的方法。在建立单一传感器的无迹卡尔曼滤波模型基础上，通过简单凸组合的策略，将多个滤波器的状态估计进行了有效融合。仿真结果表明，该算法能够有效跟踪正弦波，单个滤波器的误差远小于观测数据误差，同时融合后的误差也显著优于单个滤波器的表现。

利用MATLAB中的人工神经网络（ANN）对XOR门进行分类的方法。

（1）配置历史服务器的设置，包括mapred-site.xml中的参数配置：mapreduce.jobhistory.address设为hadoop102:10020，mapreduce.jobhistory.webapp.address设为hadoop102:19888，并通过sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver命令启动历史服务器。您可以通过访问http://192.168.1.102:19888/jobhistory查看作业历史记录。（2）创建原始数据表、空id表和合并后的数据表。

Oracle内部数据库培训指南详细介绍了20门必修课程，涵盖了从基础到高级的数据库管理技能。

作为练习使用，这里提供了三个小文件，用于Matlab的图像目标跟踪实验。这些文件帮助用户熟悉目标跟踪技术的基本概念和应用方法。

优化cameanshift的跟踪程序，操作简便，注释清晰明了。

使用Matlab实现meanshift算法进行目标跟踪。