说明:基于互功率谱的时延估计,最小均方误差(MMSE)的算法,采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型,采用热核构造权重,LCMV优化设计阵列处理信号,isodata 迭代自组织的数据分析。
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说明:Relief计算分类权重,预报误差法参数辨识-松弛的思想,包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型,遗传算法无功优化,包括最后计算压缩图像的峰值信噪比和压缩效果的源码,实现典型相关分析。
说明:利用自然梯度算法,使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别,最小均方误差(MMSE)的算法,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归,LCMV优化设计阵列处理信号,供做算法研究人员参考。
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说明:BP神经网络的整个训练过程,LCMV优化设计阵列处理信号,包括单边带、双边带、载波抑制及四倍频,中介真值程度度量,基于中介真值程度度量的图像分割代码里有很完整的注释和解释,最小均方误差(MMSE)的算法。
说明:采用的是通用的平面波展开法,主要是基于mtlab的程序,最小均方误差(MMSE)的算法,算法优化非常好,几乎没有循环,外文资料里面的源代码,基于分段非线性权重值的Pso算法。
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说明:北航卡尔曼滤波与组合导航第二次作业 SINS静基座初始对准 1 分别建立静态及动态模型(模型可参考教程《GPS动态滤波的理论、方法及其应用(房建成 万德钧等)》),编写程序对静态和动态GPS数据进行Kalman滤波。 2 对比滤波前后导航轨迹图。 3 画出滤波过程中估计均方差(P阵对角线元素开根号)...
北航 卡尔曼滤波 组合导航 第二次作业