说明：无源定位的一些仿真代码，TOA算法2维的线性、非线性、极大似然算法和克拉美罗下界、均方误差的代码。

非线性定位 克拉美下界 TOA仿真 线性定位 似然定位

说明：这是极点位置方程在 matlab 环境中实现。极点位置方程算法的控制系统中是最受欢迎的方法。它是一单调乏味的工作，在 mATLAB 中实现。这是一种实现。极点配置可以帮助我们获得波兰人，这样我们可以判断系统的稳定性。水箱水位控制是应用的一个使用此方法。

matlab 极点 安置

说明：极限学习机是由黄广斌在2005年作为一种新的单隐层前馈神经网络提出的，具有与神经网络（NN）相同的全局逼近性质，且其参数学习无需迭代，速度明显快于现有的神经网络。目前在岩性识别、LF终点温度软测量、穿孔机导盘转速测量、软测量建模、图像识别等方面有所应用，但将其用于图像分割中的应用还较少。

极限学习机 神经网络 NN

说明：通过粒子群算法对非线性函数的极值进行求解。

粒子群-极值 粒子群寻优 寻优算法 粒子群函数 粒子群算法

说明：求函数极小值，适用于不带约束的、函数可以为非线性的无约束规划问题的求解

fminsearch极小值 极小值 fminsearch-code fminsearch fminsearch-matlab

说明：通过检测二维小波变换的模极大值点可以确定图像的边缘点，利用小波变换的多尺度性用于图像的边缘检测

二维-边缘检测 模极大--边缘检测-matlab 小波-模极大值 小波-matlab-边缘 多尺度

说明：极限学习机（extreme learning machine）ELM是一种简单易用、有效的单隐层前馈神经网络SLFNs学习算法。2004年由南洋理工大学黄广斌副教授提出。传统的神经网络学习算法（如BP算法）需要人为设置大量的网络训练参数，并且很容易产生局部最优解。极限学习机只需要设置网络的隐层节...

matlab 极限 学习机

说明：线性系统作业，系统辨识，运用极点配置，LQR，H∞设计状态反馈控制器

状态反馈控制 反馈控制器 状态控制器 lqr 系统辨识作业

说明：极大使然系统辨识 例程 拓展性强 适合动态系统的辨识和使用。

系统辨识 极大释然系统辨识

说明：实现图像的对数极坐标变换，具有旋转不变性，可用于数字水印的抗几何攻击

旋转攻击 抗几何水印 数字水印matlab 极坐标变换 图像水印