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一般算法
用FDTD算法计算二维金属方柱散射场RCS
金属方柱
FDTD算法
二维
散射场
RCS
这是一个用FDTD算法计算二维金属方柱散射场RCS的matlab程序.采用UPML吸收边界条件和高斯脉冲源激励,对于学习FDTD方法中的激励源加入,近-远场外推,吸收边界设置等很有帮助
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最短路径的Dijkstra算法
最短路径
Dijkstra算法
算法程序
节点
最优解
最短路径的Dijkstra算法程序。Dijkstra算法是典型最短路算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止。Dijkstra算法能得出最短路径的最优解,但由于它遍历计算的节点很多,所以效率低。 Dijkstra算法是很有代表性的最短路算法,在很多专业课程中都作为基本内容有详细的介绍,如数据结构,图论,运筹学等等。
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matlab代码实现GPS信号捕获
GPS信号捕获
串行搜索算法
中频采样数据
GPS信号捕获程序,采用串行搜索算法,并自带三段中频采样的数据.
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matlande 灰色关联度 算法
matlande
灰色关联度
算法实现
matlande 灰色关联度 算法实现,精品
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多种实现三组数据集(iris测试数据)分类的算法实现
LMS
MSE
HK
多种实现三组数据集(iris测试数据)分类的算法实现(LMS、MSE、HK等。
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一个可逆跳转蒙特卡罗采样(RJMCMC)算法详细程序
可逆跳转蒙特卡罗采样
RJMCMC
算法
程序
论文
一个可逆跳转蒙特卡罗采样(RJMCMC)算法详细程序,内附相关论文,对照论文看算法,便于理解。包含多种运动方式(增加,减少,分裂,合成,更新)
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粒子滤波与PHD多目标跟踪比较
粒子滤波
PHD多目标跟踪
比较结果
粒子滤波与PHD多目标跟踪比较,三目标分别进行粒子滤波和marginalPHD滤波跟踪比较结果。
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扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)及改进无迹卡尔曼滤波(MAUKF)算法
扩展卡尔曼滤波
无迹卡尔曼滤波
改进无迹卡尔曼滤波
研究
算法
主要对扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)及改进无迹卡尔曼滤波(MAUKF)算法进行研究,研究了三种算法的基本原理和各自的特点。其中扩展卡尔曼滤波器是将卡尔曼滤波器局部线性化,其算法简单,计算量小,适用于弱非线性、高斯环境。无迹卡尔曼滤波器是用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度。改进无迹卡尔曼滤波算法在UKF的基础上引入衰减因子。
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基于区域生长算法的图像分割
基于区域生长算法
图像分割
matlab实现
用matlab实现的基于区域生长算法的图像分割
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使用基于稀疏表示的人脸识别算法
基于稀疏表示
人脸识别
GPSR
该源码实现了使用基于稀疏表示的人脸识别算法。使用GPSR作为l1模最小化方法。
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最小二乘法求解超定方程的矩阵解法
最小二乘法
超定方程
矩阵解法
matlab编写
利用最小二乘法求解超定方程的矩阵解法,用matlab编写。
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基于Arnold算法的正变换和反变换
正变换
反变换
能进行基于Arnold算法的正变换和反变换
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用卡尔曼滤波,并用Allan方差检验
卡尔曼滤波
Allan方差检验
噪声
AR2建模
针对噪声,用AR2建模,用卡尔曼滤波,并用Allan方差检验
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超宽带TOA定位卡尔曼滤波定位算法matlab仿真
超宽带
TOA定位
卡尔曼滤波
定位算法
matlab仿真
超宽带TOA定位卡尔曼滤波定位算法matlab仿真
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计算dijkstra求最短路径
计算dijkstra求最短路径
计算dijkstra求最短路径:Dijkstra算法的基本思路是:假设每个点都有一对标号 (dj, pj),其中dj是从起源点s到点j的最短路径的长度 (从顶点到其本身的最短路径是零路(没有弧的路),其长度等于零);pj则是从s到j的最短路径中j点的前一点。求解从起源点s到点j的最短路径算法的基本过程如下
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主成分分析
主成分分析
统计分析方法
指标
终合指标
源代码
主成分分析是把多个指标化为少数几个终合指标的一种统计分析方法。本源代码为matlab中源代码,并添加了相应的分析注解
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matlab代码实现惯导仿真
惯导仿真
轨迹
成本
GPs组
导航
惯导仿真程序,包含轨迹省成本,GPs组和导航,卡尔曼滤波等内容
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粒子群优化
粒子群优化
基础
通用
基础的粒子群优化,通用
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随机子空间的matlab
随机子空间
matlab
高精度
信号辨识
桥梁模态参数辨识
随机子空间的matlab主程序代码,可以实现高精度的信号辨识。按照《基于随机子空间和最小二乘法的介质损耗角测量方法》、常军博士论文《随机子空间方法在桥梁模态参数辨识中的应用研究》编写。
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多传感器数据融合
多传感器数据融合
matlab仿真程序
多传感器数据融合算法
多传感器数据融合:matlab仿真程序实现多传感器数据融合算法
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