WSADE = vehicle_mean_error * vehicle_coe + pedestrian_mean_error * pedestrian_coe + bicycle_mean_error * bicycle_coe中的WSADE是什么意思

WSADE 是一个衡量目标检测算法性能的指标，全称为 Weighted Sum of Average Detection Errors，其中，vehicle_mean_error、pedestrian_mean_error、bicycle_mean_error是目标检测算法在车辆、行人、自行车三个类别上的平均检测误差，vehicle_coe、pedestrian_coe、bicycle_coe是每个类别的权重系数。

相关问题

%生成高斯谱杂波 xxi=conv(b,xi); %卷积和多项式乘法 xxq=conv(b,xq); xxi=xxi(coe_num*2+1:azi_num+coe_num*2);%目的是去掉暂态响应 xxq=xxq(coe_num*2+1:azi_num+coe_num*2); xisigmac=std(xxi); %标准差 ximuc=mean(xxi); %数组的均值 yyi=(xxi-ximuc)/xisigmac; %标准分数 xqsigmac=std(xxq); xqmuc=mean(xxq); yyq=(xxq-xqmuc)/xqsigmac; %归一化

这段代码的作用是生成高斯白噪声，并将其滤波。具体地，代码中使用了滤波器系数向量 `b` 对两个高斯白噪声信号 `xi` 和 `xq` 进行卷积，从而生成了滤波后的信号 `xxi` 和 `xxq`。然后，代码使用 `coe_num` 和 `azi_num` 变量将 `xxi` 和 `xxq` 中的暂态响应去掉，得到了滤波后的信号的主要部分。

接下来，代码计算了 `xxi` 的标准差和均值，并使用这两个值将 `xxi` 归一化得到 `yyi`。同样地，代码也计算了 `xxq` 的标准差和均值，并使用这两个值将 `xxq` 归一化得到 `yyq`。这个过程可以用来对信号进行预处理，以便在后续的处理中更好地处理信号的不同部分，提高信号处理的效果。

for n=1:2*coe_num+1 if n<=coe_num+1 b(n)=1/2*coeff(coe_num+2-n); else b(n)=1/2*coeff(n-coe_num); end end这段代码作用是什么

这段代码的作用是根据给定的系数 `coeff`，生成一个长度为 `(2*coe_num+1)` 的系数向量 `b`。其中，如果 `n<=coe_num+1`，则 `b(n)` 等于 `coeff(coe_num+2-n)` 除以 2；否则 `b(n)` 等于 `coeff(n-coe_num)` 除以 2。这个过程可以用来生成一个对称的 FIR 滤波器的系数向量。