里先森

现如今绝大多数的扩散模型（Diffusion Model）追本溯源都离不开《Denoising Diffusion Probabilistic Models》（DDPM）这篇论文。了解 DDPM 背后的机理可以帮助我们快速上手类似结构的扩散模型。

近期拜读了武汉大学牛小骥教授团队的两篇关于轨道不平顺信息用于列车定位的研究文献，未免遗忘，在此对文献中的重点进行梳理。本文将围绕个人对轨道不平顺信息匹配定位的几点疑惑，着重梳理作者是如何从现象到本质去挖掘其中的学术问题，并成功运用这一特性，开辟一条新的应用领域。受限个人学术能力，理解必有疏漏，学术问题请以原文为准。......

对了，我最近开通了微信公众号，计划是两边会同步更新，并逐步的会将博客上的文章同步至公众号中。感兴趣的朋友可以扫描下方的二维码或者搜索“里先森sements”来关注，欢迎来玩~！欧拉角与自由度缺失是一个头疼却又讲不明白的问题，本篇是个人的学习笔记，提前感谢各位指正文中错误。本文中的部分参考文献如下：欧拉角 - 维基百科，自由的百科全书: https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%AC%A7%E6%8B%89%E8%A7%92Euler angles - Wikipe

参考【图像算法】图像特征：几何不变矩–Hu矩 - SkySeraph - 博客园: https://www.cnblogs.com/skyseraph/archive/2011/07/19/2110183.html图像的矩特征 - ☆Ronny丶 - 博客园: https://www.cnblogs.com/ronny/p/3985810.html《图像处理、分析与机器视觉》《数字图像处理》冈萨雷斯–第十一章-不变矩目录一、矩的概念二、Hu矩2.1 (p+q)阶不变矩的定义2.2 归一化中.

本文是在学习卡尔曼滤波过程中所作的个人笔记，由于个人数学功底较差，文中的一些观点与理解仅供读者参考，如有疏漏还请诸位不吝赐教。文中的部分参考文献来源如下：《Understanding the Basis of the Kalman Filter Via a Simple and Intuitive Derivation》《GNSS与惯性及多传感器组合导航系统原理》无人驾驶汽车系统入门（一）——卡尔曼滤波与目标追踪 https://blog.youkuaiyun.com/AdamShan/article/det.