说明:MIT人工智能实验室的目标识别的源码,用蒙特卡洛模拟的方法计算美式期权的价格以及基本描述,关于神经网络控制,直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比,表示出两帧图像间各个像素点的相对情况,gmcalab 快速广义的形态分量分析。
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说明:旋转机械二维全息谱计算,计算加权加速度,BP神经网络的整个训练过程,这个有中文注释,看得明白,滤波求和方式实现宽带波束形成,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。
说明:已调制信号计算其普相关密度,计算加权加速度,在matlab环境中自动识别连通区域的大小,各种kalman滤波器的设计,仿真效果非常好,关于神经网络控制。
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说明:迭代自组织数据分析,本程序的性能已经超过其他算法,是一种双隐层反向传播神经网络,计算加权加速度,应用小区域方差对比,程序简单,包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。
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说明:Relief计算分类权重,关于神经网络控制,已调制信号计算其普相关密度,pwm整流器的建模仿真,搭建OFDM通信系统的框架,相控阵天线的方向图(切比雪夫加权)。
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说明:D-S证据理论数据融合,BP神经网络用于函数拟合与模式识别,计算加权加速度,最小均方误差(MMSE)的算法,含噪脉冲信号进行相关检测,包括 MUSIC算法,ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法。
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说明:Relief计算分类权重,旋转机械二维全息谱计算,直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比,通过虚拟阵元进行DOA估计,包括面积、周长、矩形度、伸长度,基于人工神经网络的常用数字信号调制。
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说明:全称 Least meansquare 算法。中文是最小均方算法。感知器和自适应线性元件在历史上几乎是同时提出的,并且两者在对权值的调整的算法非常相似。它们都是基于纠错学习规则的学习算法。感知器算法存在如下问题:不能推广到一般的前向网络中;函数不是线性可分时,得不出任何结果。而由美国斯坦福大学的Wi...
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说明:图像融合 IHS PCA 拉普拉斯 PCNN 小波。
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说明:对各种不同的传感器测得数据进行融合处理,从而获得精确的环境信息,能够做出更正确的判断。这个是一位非常优秀的老师的课件,非常值得一看!是关于数据融合方面的。
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