说明：D-S证据理论数据融合，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，迭代自组织数据分析，能量熵的计算，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，最终的权值矩阵就是滤波器的系数。

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说明：线性预测算法 输入：阶数p，快拍数据协方差矩阵R，观察范围内各方向导向矢量，三维矩阵phiyz。 输出：线性预测谱估计矩阵P。

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说明：对大量统计数据进行归一化处理，并对其概率密度函数进行了拉普拉斯拟合，利用了最小二乘法，获得最优拟合参数，可通过实现各种参数的拟合。同时对角度扩展进行了对数正态分布拟合。代码简单易懂，运行需要加载自己的测量数据。

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说明：多目标跟踪的粒子滤波器，计算多重分形非趋势波动分析matlab程序,D-S证据理论数据融合，DC-DC部分采用定功率单环控制，阐述了负荷预测的应用研究,最大信噪比的独立分量分析算法。

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说明：可实现对二维数据的聚类，数据包传送源码程序，大学数值分析算法，三相光伏逆变并网的仿真，各种kalman滤波器的设计，能量熵的计算。

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