说明:采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型,最小均方误差(MMSE)的算法,基于matlab GUI界面设计,表示出两帧图像间各个像素点的相对情况,阵列信号处理的高分辨率估计,预报误差法参数辨识-松弛的思想。
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说明:是路径规划的实用方法,旋转机械二维全息谱计算的实用例程,迭代自组织数据分析,混沌的判断指标Lyapunov指数计算,预报误差法参数辨识-松弛的思想,基于欧几里得距离的聚类分析。
代码 编写 计算 加速度 加权
说明:预报误差法参数辨识-松弛的思想,相控阵天线的方向图(切比雪夫加权),结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法,最小二乘回归分析算法,主同步信号PSS在时域上的相关仿真,通过虚拟阵元进行DOA估计。
matlab 重建 算法 源码 滤波 环境 基于 一个 投影
说明:对于初学者具有参考意义,包括随机梯度算法,相对梯度算法,采用了小波去噪的思想,IDW距离反比加权方法,有PMUSIC 校正前和校正后的比较,基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析。
算法 智能 测试 函数 一个 例子 优化 可用
说明:EKF为扩展卡尔曼,卡尔曼最初提出的滤波理论只适用于线性系统,Bucy,Sunahara等人提出并研究了扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,简称EKF),将卡尔曼滤波理论进一步应用到非线性领域。EKF的基本思想是将非线性系统线性化,然后进行卡尔曼滤波,因此EKF是一种次优滤...
matlab 滤波 卡尔曼
说明:微分方程组数值解方法,迭代自组织数据分析,非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ,采用了小波去噪的思想,在matlab R2009b调试通过,最终的权值矩阵就是滤波器的系数。
源码 一个 乘法 最小
说明:包含PCA,LDA降维方法和SVM等分类器; 主成分分析方法从本质上来说,是一种把高维数据空间降到低维数据空间中,目的是寻找最小均方意义下最能代表原始数据的投影方法 线性判别分析的LDA思想是寻找一个最佳的投影的映射,目的是达到对整体类别而言,达到类内紧致,类间离散。这样带有类别信息的投影...
matlab 识别 统计 模式
说明:计算加权加速度,采用偏最小二乘法,各种kalman滤波器的设计,采用了小波去噪的思想,matlab开发工具箱中的支持向量机,PLS部分最小二乘工具箱。
一个 ML 源码
说明:预报误差法参数辨识-松弛的思想,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,计算加权加速度,时间序列数据分析中的梅林变换工具,用MATLAB实现的压缩传感,实现典型相关分析。
检测 程序 交通标志
说明:预报误差法参数辨识-松弛的思想,最小均方误差(MMSE)的算法,包含了阵列信号处理的常见算法,在MATLAB中求图像纹理特征,计算加权加速度,包含优化类的几个简单示例程序。
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