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比例引导法导弹轨迹仿真

于 2021-06-04 发布

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代码说明：

三维制导模型，比例导引法求解

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JPDA数据关联算法
【核心代码】联合概率数据互联JPDA是数据关联算法之一，它的基本思想是：对应于观测数据落入跟踪门相交区域的情况，这些观测数据可能来源于多个目标。JPDA的目的在于计算观测数据与每一个目标之间的关联概率，且认为所有的有效回波都可能源于每个特定目标，只是它们源于不同目标的概率不同。JPDA算法的优点在于它不需要任何关于目标和杂波的先验信息，是在杂波环境中对多目标进行跟踪的较好方法之一。然而当目标和量测数目增多时，JPDA算法的计算量将出现组合爆炸现象，从而造成计算复杂。程序功能 :采用JPDA数据关联算法实现两个个匀速运动目标的点迹与航迹的关联% 输入变量 :% -target_position: 目标的初始位置% - n: 采样次数 % - T: 采样间隔% -MC_number:仿真次数% - c: 目标个数% 输出变量 :% 无

2020-12-03下载

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simulink PID 控制.slx
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2021-05-06下载

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GPS和INS组合导航(源码+文档)
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2021-05-06下载

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多视K-means聚类（MKC）聂飞平
这个代码是关于K-means的多视聚类算法。可用作对比试验。

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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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最大似然序列估计（MLSE）MATLAB实现
【实例简介】实现了最大似然序列估计维特比译码

2021-07-16 00:32:07下载

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基于自抗扰控制的直接转矩控制
【实例简介】ADRC.mdl

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卓金武 MATLAB 教材及程序
《MATLAB在数学建模中的应用》上册下册pdf 以及随书源码

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微逆光伏逆变器仿真模型230V.mdl
微逆光伏逆变器仿真模型230V

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基于MATLAB的3D点云数据读取与显示
通过加载点云数据，显示3D图,内附简单的源程序与3D点云数据源数据

2021-05-07下载

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