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python geopandas包
python geopandas包
- 2020-12-03下载
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卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用仿真
目标跟踪问题的应用背景是雷达数据处理，即雷达在搜索到目标并记录目标的位置数据,对测量到的目标位置数据（称为点迹）进行处理，自动形成航迹，并对目标在下一时刻的位置进行预测。下文简要讨论了用Kalman滤波方法对单个目标航迹进行预测，并借助于Matlab仿真工具，对实验的效果进行评估。里面包括三个源程序，和一份实验报告，里面有算法的详细分析和情景假设。
- 2020-12-10下载
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机器人MATLAB仿真.rar
【实例简介】本文件中含有大量的关于机器人的MATLAB仿真程序，由浅入深，适合初学者使用
- 2021-12-13 00:39:30下载
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自抗干扰控制器及其PID控制
非线性跟踪微分器 安排过度过程PID控制 非线性扩张观测器的PID控制
- 2020-12-03下载
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Matlab 鼠标抓取三维点坐标
Matlab文件，实现鼠标抓取3D图像的三维坐标。Data cursor功能下，鼠标点击，记录被点击点的三维坐标。功能类似二维图像的ginput函数。
- 2020-11-30下载
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数字图像处理标准测试图像【附lena全身像原图】
数字图像处理标准测试图像【有彩色，有灰度，附lena全身像原图】
- 2020-12-12下载
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VPI 培训讲义-基础培训
VPI 培训讲义-基础培训,全面的VPI解释。详尽说明。
- 2020-12-08下载
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matlab编写的Lyapunov指数计算程序 （小数据量法）
这个程序保证没有错，看了其他人上传的，都不能运行，这个工具可以进行计算Lyapunov指数，并且有三个例子，点击main函数就可以直接运行
- 2020-11-06下载
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MATLAB实现嵌入式小波零树编码算法（EZW）的图像压缩程序
这是使用MATLAB语言实现小波分析在图像压缩中应用的一个算法--"嵌入式小波零树编码算法（EZW）"的一个带有界面的小程序
- 2020-12-11下载
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2020深圳建模论文.pdf(时间序列模型 多元线性回归 老龄化 医疗与养老保险)
本文首先分析了国际上先进医疗及养老保险标准，并结合深圳市的现状及当代国情，对深圳市未来需要在这方面实现的目标进行了量化描述，接着分析了深圳市经济与居民健康水平发展的趋势及原因，运用多元线性回归方法，综合考虑疾病类型、医疗保障和环境质量因素，分析了如何合理配置医疗和养老资源以实现所制定的目标，最后给出了与目标相匹配的医疗与养老保险方案。 针对问题一，本文将建立时间序列模型对未来医疗和养老保障目标进行预测。首先，在对深圳市未来养老保障进行预测时，本文选取老龄化程度、市人口数量、年龄结构作为影响因素，对医疗保障进行预测时，本文选取医院床位、医疗费用、城市人口作为影响因素。其次，通过搜集国际上医疗及养老保障先进的国家的数据，将深圳近几年数据与之相比较，分析出差距及发展前景；最后，本文分别建立医疗和养老保险数据集，并对数据预处理，将影响因素作为自变量，将医疗和养老保障作为因变量，使用 SPSS 建立时间序列模型，整理养老与医疗床位数，实现目标的量化描述。 针对问题二，在预测未来十年深圳常住人口时，本文运用了 Matlab 多元线性回归，对近十年的数据进行了多次拟合,并对这些拟合进行了比较，得出深圳常住人口模型公式。矩阵预测出了未来十年人口结构的分布。通过分析深圳近人口数量和人口结构的变化，预测未来十年深圳市人口数量和结构的发展趋势，以此为基础预测未来全市和各区医疗床位需求呈线性递增趋势。 针对问题三，首先对医疗保险方案进行分析，本文根据深圳市近几年对医疗卫生事业的投资力度及当代发展特点，得出未来医疗保险方案应结合计算机技术，完善信息系统，改善医疗保险监控手段，合理控制医疗费用的增长，进而保障医疗保险基金高效运行，以实现目标；其次对养老保险进行分析，养老保险会对患者和老人造成影响，且深圳未来老龄化正在加速，因此在未来养老保险方案制定上，需要考虑两点：第一、养老保险能够调节供求匹配度，第二、从深圳市政府利益的角度，要尽可能使得保险金额少，所以本文从这两方面进行综合考虑设计养老保险方案。 关键词：时间序列模型 多元线性回归 老龄化 医疗与养老保险
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