说明：采用matlab语言编写的数值模拟用网格的生成，网格的细化加密
distmesh 数值模拟 grid-refinement matlab-网格 网格-matlab
说明：根据卫星坐标以及伪距观测值进行定位解算，获得接收机位置坐标；并且估算几何精度因子。
卫星精度因子 伪距观测值 卫星定位 卫星 接收机码伪距定位解算
说明：辨识信号的幅值、相位、频率；参数估计；低频振荡
相位估计 矩阵束 matlab 幅值 频率
说明：三个复正弦信号的信噪比分别为SNR1 =30dB， SNR2 =30dB和SNR3 = 27dB。假设信号样本数为1000，FIR 滤波器的抽头个数为4。基于奇异值分解的MVDR 方法进行信号频率估计的仿真实验，获得功率谱密度函数的估计。
mvdr功率谱估计 mvdr功率谱密度 MVDR-estimation 奇异谱-matlab 复值信号
说明：自适应中值滤波器matlab的实现，可以实现课本（冈萨雷斯）效果
自适应滤波器 自适应中值滤波器
说明：通过粒子群算法对非线性函数的极值进行求解。
粒子群-极值 粒子群寻优 寻优算法 粒子群函数 粒子群算法
说明：用matlab编写的一维两相渗流数值模拟程序，采用隐压显饱法求解含水饱和度和压力，适合油藏数模编程初学者！
油藏数值 渗流 渗流压力 油藏-数模 MATLAB-渗流
说明：计算模糊熵值，在样本熵的基础上进行改进的模糊航，计算时间序列的复杂性。
模糊熵 改进 熵值计算 strength73u 改进样本熵
说明：一种基于粒子群K均值聚类算法的电梯交通模式识别方法。该方法通过对此前一周的原始客流数据进行聚类分析，得到相应交通模式的聚类中心坐标[2]。针对实时变化的交通流数据，采集5 mins时段客流数据，根据最近邻原则划分其归属的聚类中心，从而识别出当前的交通模式。
粒子群 K均值 聚类算法 电梯 交通模式 识别方法 PSO
说明：2005年J.S.Smith提出的局域均值分解LMD(Local mean decomposition)的原始文献，该方法可用于故障诊断、特征提取、振动信号分析等多领域，是较EMD更为温和的一种自适应算法，目前是热门研究方法。
自适应算法 局域均值分解 LMD
