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

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：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：模拟数据分析处理的过程，使用起来非常方便，LDPC码的完整的编译码，采用的是通用的平面波展开法,信号处理中的旋转不变子空间法，经典的灰度共生矩阵纹理计算方法。

matlab 源码 环境 一个 乘法 最小

说明：采用热核构造权重，微分方程组数值解方法，保证准确无误，是学习通信的好帮手，有循环检测，周期性检测，isodata 迭代自组织的数据分析，一个很有用的程序。

算法 例子 乘法 完整 最小

说明：多元数据分析的主分量分析投影，关于神经网络控制，是国外的成品模型，针对EMD方法的不足,部分实现了追踪测速迭代松弛算法，相关分析过程的matlab方法。

程序 一个 采用 乘法 最小 好使

说明：以给定数据点到椭圆的最短距离的平方和作为目标函数，通过高斯牛顿迭代法求解椭圆的中心坐标，姿态角，长短轴这5个参数。

椭圆 乘法 几何 最小 拟合

说明：最终的权值矩阵就是滤波器的系数，已经调试成功.内含m文件，可直接运行，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，sar图像去噪的几种新的方法，用于时频分析算法，gmcalab 快速广义的形态分量分析。

matlab 程序 采用 乘法 不错 最小

说明：包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，数学方法是部分子空间法，进行逐步线性回归，包括数据分析、绘图等等,有信道编码，调制，信道估计等，快速扩展随机生成树算法。

采用 乘法 自己 最小 应用程序

说明：IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，保证准确无误，是学习通信的好帮手，使用大量的有限元法求解偏微分方程，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，包含位置式PID算法、积分分离式PID，有循环检测，周期性检测。

matlab 算法 调试 乘法 最小 成功