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kalman_filter
kalman滤波器的Matlab验证，以及迭代算法的实现(kalman filter Matlab validation, and iterative algorithm)
- 2013-10-12 15:39:48下载
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mi-(2)
幂法是一种计算矩阵主特征值(矩阵按模最大的特征值)及对应特征向量的迭代方法, 特别是用于大型稀疏矩阵。
(The power method is a method of calculating the matrix eigenvalue (matrix largest characteristic value) and the iterative method of the corresponding feature vector, particularly for large sparse matrix.)
- 2012-10-06 17:03:30下载
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wpt
电磁耦合无线输能系统仿真，关于磁线圈状态的仿真(wireless power transport)
- 2020-06-29 13:20:02下载
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AR
说明： 电力系统短期负荷预测ARMA预测数字信号处理(Power system short-term load forecasting ARMA prediction of digital signal processing)
- 2015-02-02 13:13:02下载
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Raptor（LDPC预编码）
raptor的MATLAB仿真程序，调试可行，有参考价值，有助于喷泉码的研究(Raptor MATLAB simulation program, debugging feasible, with reference value, contribute to fountain code research)
- 2017-11-20 14:43:08下载
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xianhao
说明： 北航信号与测试技术实验 基本信号的时域频域分析 FFT变换 自相关互相关变换
matlab源码 以及实验结果图(Northern Testing experimental data signal and the signal in time domain frequency domain analysis FFT, autocorrelation and cross-correlation transform matlab source results map)
- 2011-04-17 22:17:32下载
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mycode
完成版的LM，稳健的LM检验；空间滞后、空间误差模型的回归，豪斯曼检验。(LM Test for Completed Version;LM test;hausman test;)
- 2019-04-27 02:26:57下载
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shudu
计算数独的好方法，能够快速解决问题，使用方便(Good way to calculate the number of independent, able to quickly solve the problem, easy to use)
- 2010-06-19 00:10:25下载
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MyKmeans
实现聚类K均值算法： K均值算法：给定类的个数K，将n个对象分到K个类中去，使得类内对象之间的相似性最大，而类之间的相似性最小。 缺点：产生类的大小相差不会很大，对于脏数据很敏感。 改进的算法：k—medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心 的作用，这样的一个medoid就标识了这个类。步骤： 1，任意选取K个对象作为medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。 以下是循环的： 2，将余下的对象分到各个类中去（根据与medoid最相近的原则）； 3，对于每个类（Oi）中，顺序选取一个Or，计算用Or代替Oi后的消耗—E（Or）。选择E最小的那个Or来代替Oi。这样K个medoids就改变了，下面就再转到2。 4，这样循环直到K个medoids固定下来。 这种算法对于脏数据和异常数据不敏感，但计算量显然要比K均值要大，一般只适合小数据量。(achieving K-mean clustering algorithms : K-means algorithm : given the number of Class K, n will be assigned to target K to 000 category, making target category of the similarity between the largest category of the similarity between the smallest. Disadvantages : class size have no great difference for dirty data is very sensitive. Improved algorithms : k-medoids methods. Here a selection of objects called mediod to replace the center of the above, the logo on a medoid this category. Steps : 1, arbitrary selection of objects as K medoids (O1, O2, Ok ... ... Oi). Following is a cycle : 2, the remaining targets assigned to each category (in accordance with the closest medoid principle); 3, for each category (Oi), the order of selection of a Or, calculated Oi Or replace the consumption-E (Or))
- 2005-07-26 01:32:58下载
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ParticleEx2
粒子滤波的另一个matlab程序，能够直接运行，在93年那篇经典论文的基础上，进行了改进(improved particle filter )
- 2015-01-04 11:51:43下载
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