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DPMSG模型.mdl
【实例简介】仿真图像合理
- 2021-07-04 00:31:09下载
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《MATLAB统计分析与应用：40个案例分析》程序与数据(内含彩蛋)
Matlab教材及随书光盘，超实用的好书，强烈推荐！ MATLAB统计分析与应用 40个案例分析.pdf《MATLAB统计分析与应用：40个案例分析》程序与数据.rar第1章 利用MATLAB生成Word和Excel文档第2章 数据的导入与导出第3章 数据的预处理第4章 生成随机数第5章 参数估计与假设检验第6章 Copula理论及应用实例第7章 方差分析第8章 数据拟合第9章 聚类分析第10章 判别分析第11章 主成分分析第12章 因子分析附录A 图像处理中的统计应用案例
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CFAR算法 包括cfar_ac、cfar_os、cfar_so、cfar_tc和cfar_go
CFAR算法 包括cfar_ac、cfar_os、cfar_so、cfar_tc和cfar_go 【源码目录】 CFAR ├── cfar_ac.m├── cfar_ac_TEST.m├── cfar_go.m├── cfar_go_test.m├── cfar_os.m├── cfar_os_test.m├── cfar_so.m├── cfar_so_test.m├── cfar_tc.m├── cfar_tc_test.m├── env_edge.m└── env_uniform.m0 directories, 12 files【核心代码】% 单目标% SNR1=15; signal1_p=10.^(SNR1./10).*noise_p;% xc(1,90)=signal1_p;%% 多目标% SNR1=20;signal1_p=10.^(SNR1./10).*noise_p;% xc(1,90)=signal1_p;% SNR2=15;signal2_p=10.^(SNR2./10).*noise_p;% xc(1,102)=signal2_p;
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ERA 模态识别(Era.m)
%% input% h: Impulse response% n: Degree of freedoms(Only if structural system)% r: number of rows% s: number of columns%% output% A: State Matrix, 2n*2n. n is DOFs, 2*n is the number of state variables% B: Input Matrix, 2n*p. p is the number of input% G: Output Matrix, q*2n. q is the number of output
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偏最小二乘回归分析
在实际问题中，经常遇到需要研究两组多重相关变量间的相互依赖关系，并研究用一组变量（常称为自变量或预测变量）去预测另一组变量（常称为因变量或响应变量），除了最小二乘准则下的经典多元线性回归分析（MLR），提取自变量组主成分的主成分回归分析（PCR）等方法外，还有偏最小二乘（PLS）回归方法。 偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏最小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。 偏最小二乘回归分析在建模过程中集中了主成分分析，典型相关分析和线性回归分析方法的特点，因此在分析结果中，除了可以提供一个更为合理的回归模型外，还可以同时完成一些类似于主成分分析和典型相关分析的研究内容，提供更丰富、深入的一些信息。
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一维傅立叶变换(fft.m)
【实例简介】
- 2021-05-24 08:46:44下载
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粒子群优化算法
【实例简介】
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Kalman滤波基础及MATLAB仿真——程序、部分习题答案、课件
Kalman滤波基础及MATLAB仿真——程序、部分习题答案、课件
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信号分解CEEMDAN算法（ceemdan.m）
function [modes its]=ceemdan(x,Nstd,NR,MaxIter)% WARNING: for this code works it is necessary to include in the same%directoy the file emd.m developed by Rilling and Flandrin.%This file is available at %http://perso.ens-lyon.fr/patrick.flandrin/emd.html%We use the default stopping criterion.%We use the last modification: 3.2007% % This version was run on Matlab 7.10.0 (R2010a)%----------------------------------------------------------------------% INPUTs% x: signal to decompose% Nstd: noise standard deviation% NR: number of realizations% MaxIter: maximum number of sifting iterations allowed.%% OUTPUTs% modes: contain the obtained modes in a matrix with the rows being the modes % its: contain the sifting iterations needed for each mode for each realization (one row for each realization)% -------------------------------------------------------------------------% Syntax%% modes=ceemdan(x,Nstd,NR,MaxIter)% [modes its]=ceemdan(x,Nstd,NR,MaxIter)%%--------------------------------------------------------------------------% This algorithm was presented at ICASSP 2011, Prague, Czech Republic% Plese, if you use this code in your work, please cite the paper where the% algorithm was first presented.
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雷达系统设计第4章模糊函数matlab例子
【实例简介】
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