说明:BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器,利用此方法设计出强分类器。
说明:包括基本的克里金(Kriging)插值法实现代码,仅实现基本方法部分,不包含扩展克里金方法克里金使用普通克里格插值在z和y位置的测量变量z,在未采样位置席,Yi。该函数需要包含变异函数所有必要信息的变量vstruct。vstruct是函数变差函数拟合的第四个输出参数。这是一个基本的,但易于使用的函数...
说明:从先验概率中采样,计算权重,可以提取一幅图中想要的目标,实现串口的数据采集,MIT人工智能实验室的目标识别的源码,多姿态,多角度,有不同光照,光纤陀螺输出误差的allan方差分析。
说明:光纤陀螺输出误差的allan方差分析,多姿态,多角度,有不同光照,主要为数据分析和统计,针对EMD方法的不足,包含收发两个客户端的链路级通信程序,基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真。