说明:这些脚本计算的源/汇林从树冠浓度分布基于逆拉格朗日运输内测量分布(ILT)的概念。ILT占均匀分散在冠层(简单的理论并不适用于这里),将分散到附近的(=非扩散)和远(=扩散)领域的术语。其结果是一个离散矩阵D,涉及源汇分布的浓度梯度,根据:C = D X S技术注:本脚本源层数(SH)要小于集中的层...
说明:最优分割的计算步骤 1. 数据正规化 2. 计算极差(或变差)矩阵 3. 进行最优二分割 4. 进行最优三分割 5. 最优 K 分割
说明:这是一个好用的频偏估计算法的matlab仿真程序,进行波形数据分析,自己编的5种调制信号,最终的权值矩阵就是滤波器的系数,计算加权加速度,MIT人工智能实验室的目标识别的源码。
说明:集合卡尔曼滤波(EnKF) 数据同化方法可以避免了EKF中协方差演变方程预报过程中出现的计算不准确和关于协方差矩阵的大量数据的存储问题,最主要的是可以有效的控制估计误差方差的增长,改善预报的效果。