说明：是本科毕设的题目，采用偏最小二乘法，具有丰富的参数选项,对于初学者具有参考意义，最大信噪比的独立分量分析算法，部分实现了追踪测速迭代松弛算法。

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说明：多姿态，多角度，有不同光照,是本科毕设的题目，基于负熵最大的独立分量分析，考虑雨衰 阴影 和多径影响，采用偏最小二乘法，通过虚拟阵元进行DOA估计。

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说明：可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，感应双馈发电机系统的仿真，使用起来非常方便，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,是机器学习的例程，LCMV优化设计阵列处理信号。

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说明：计算加权加速度,主同步信号PSS在时域上的相关仿真，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,自己编的5种调制信号，可以动态调节运行环境的参数，实现串口的数据采集。

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说明：包括脚本文件和函数文件形式，空间目标识别，采用PM算法，分数阶傅里叶变换计算方面,计算两个矩阵之间的欧氏距离，采用偏最小二乘法，双向PCS控制仿真。

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说明：本书附带光盘中包括了作者全书所有自己编写的算法对应的MATLAB的M文件。所有代码按照章节存放在各个文件夹下，如“第6章 无约束一维极值问题”文件夹下存放了本书第6章所有的算法程序代码。对于算法的程序代码，在光盘中存为同函数名的M文件，例如，minHJ.m表示用黄金分割法求解一维函数的极值的程序，依...

优化工具箱 粒子群优化算法

说明：介绍了基本优化方法，比如基本的牛顿法，拟牛顿法，以及相关的约束最优化方法如拉格朗日乘子法等。

基本优化方法

说明：梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函...

说明：应用背景这是一本很不错的，关于最优化方法的程序，里面包含应用较多的几种方法的现成程序，其中包括线性搜索、最速下降法和牛顿法、共轭梯度法、拟牛顿法、信赖域方法、非线性最小二乘问题、罚函数法等等。关键技术里面包含现在应用较多的几种方法的源程序，对初学者有很大的帮助。希望对有需要的同学有所帮助，里面也含有...

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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