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read-obs
- 自编读GPS观测站的观测文件，数据输出时间，相位，伪距-read gps observation station file
TIMTrigger_AutoInjection
- TIM1触发ADC自动注入转换,注入组的通道 ADC1和ADC2工作于同步规则模式。 ADC1配置为每次TIM1捕获事件发生时转换ADC通道14。每次规则转换结束时触发DMA传输，将 转换结果从ADC1数据寄存器传输到ADC_RegularConvertedValueTab数组。 使能自动注入功能，允许在规则通道14转换结束时自动转换注入组的ADC通道11。在注入通道 转换结束时设置JE0C标志产生ADC中断，在中断服务程序将ADC转换结果存储到 ADC_Inj
Bmybbsssl
- 盲信号分离是当前信号处理研究的热点课题之一，在无线数据通信、医学、语音和地震信号处理等领域有着广阔的应用前景。一种基于负熵最大的FastICA算法用于实现盲信号分离。。该方法的基本思路是以非高斯信号为研究究对象，在独立性假设的前提下，对多路观测信号进行盲源分离。在满足一定的条件下，能够从多路观测信号中，较好地分离出隐含的独立源信号。 -Blind signal separation is one of the hot topics of signal processing research
RDS
- 雨量站空间展布程序，利用距离平方反比法将站点观测的降雨数据插值为区域降雨过程-for interpolation of runoff
Bayesian-posterior-probability
- 实现贝叶斯概率计算过程。假设进行n次试生产，计算最后得到后验概率，即可信度。样本数据集个数和观测值从文件中读入，计算过程封装为动态链接库，以.dll形式提供， 主程序提供界面输入先验分布值、边缘分布值，显示计算结果。 -Bayesian probability calculation process. Assuming that the n-th trial production, and calculate the final posterior probability that cr
em
- 在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。 -In the statistical calculations, the maximum expected (EM) algorithm parameter maximum likelihood estimate
EM
- EM最大期望算法：算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类领域。-EM algorithm
cmean
- 对于有缺测值的数据取平均 使用： y=cmean(x,k,c) x为包括有nan的数据，仪器观测中经常会出现 k为对x取第几维方向的平均 c的值可以控制缺测的条件，例如c取50，表示这一维方向上，如果有值的观测超过50个值才取平均，否则取nan；如果c取-5，表示缺测数在5以下时才做平均，否则返回nan-calculate the statistical mean of data but tick off nan Usage y=cmean(x,|k) or y
online_em
- 基于隐马尔可夫模型的在线学习程序，通过不断观测到的数据，进行数据的修正。-Online learning program based on hidden markov model，By the observed data，realizing data correction
Serial-20MHz-8LED
- 设计的计数器能够实现8位数码管的技术频率显示，并且还可以通过串口向计算机高速传输频率数据，方便实时观测和后期数据处理-Counter design can achieve 8-bit digital frequency display, and also through the serial port to the computer high-speed transmission frequency data to facilitate real-time observation and pos
7648A_LabView
- LabView采集AD数据演示，通过该软件可以很方便的观测采集情况-LabView collected AD data presentation, through the software can easily capture the situation observed
BLDC--gongshi
- mathcad的计算公式，里面有详细观测的数据和计算公式，可以帮助你省时省力-mathcad formula, there are detailed observational data and formulas that can help you save time and effort
GPS-VS
- 将GPS接收的文件导航文件，观测文件通过创建类的方式，以对象的方式读取，能够形成完成的所要的数据，涉及容器算法，结构体算法等-The GPS navigation files received files, the observation file by creating a class method, reads as objects, to be completed to form the data related to the container algorithm, the struct
tjwzl
- 统计GPS 30S观测文件RINEX的数据完整率 源代码-Statistical GPS 30S RINEX observation file data integrity rate source code
0999
- 卡尔曼滤波是一种数据处理方法，它是一种线性最小方差无偏估计准则，基于系统 状态估计和当前观测，通过引入状态空间而获得的新的状态估计.本篇论文陈述了卡尔曼滤 波的基本思路和算法；并通过仿真，显示卡尔曼滤波的功能，以及如何用它来跟踪方向确定、速度恒定的飞行器。-Kalman filter is a data processing method, which is a linear minimum variance unbiased estimation criteria, based on
BIDIRECTIONAL_SMOOTHNESS_MUSIC
- MUSIC算法[1]是一种基于矩阵特征空间分解的方法。从几何角度讲，信号处理的观测空间可以分解为信号子空间和噪声子空间，显然这两个空间是正交的。信号子空间由阵列接收到的数据协方差矩阵中与信号对应的特征向量组成，噪声子空间则由协方差矩阵中所有最小特征值（噪声方差）对应的特征向量组成。-MUSIC algorithm [1] is a feature space based on matrix decomposition method. From the geometric point of vie
classical_music_1
- MUSIC算法[1]是一种基于矩阵特征空间分解的方法。从几何角度讲，信号处理的观测空间可以分解为信号子空间和噪声子空间，显然这两个空间是正交的。信号子空间由阵列接收到的数据协方差矩阵中与信号对应的特征向量组成，噪声子空间则由协方差矩阵中所有最小特征值（噪声方差）对应的特征向量组成。-MUSIC algorithm [1] is a feature space based on matrix decomposition method. From the geometric point of vie
classical_music_2
- MUSIC算法[1]是一种基于矩阵特征空间分解的方法。从几何角度讲，信号处理的观测空间可以分解为信号子空间和噪声子空间，显然这两个空间是正交的。信号子空间由阵列接收到的数据协方差矩阵中与信号对应的特征向量组成，噪声子空间则由协方差矩阵中所有最小特征值（噪声方差）对应的特征向量组成。-MUSIC algorithm [1] is a feature space based on matrix decomposition method. From the geometric point of vie
shiyan5
- 开发环境：unSP IDE 2.0.0 实验目的: 1）了解SPCE061A串行口（UART）的结构、与PC机串行通讯的原理。 2）了解UART的各配置单元P_UART_BaudScalarLow (7024H)、P_UART_BaudScalarHigh (7025H)、 P_UART_Command1(7021H)和P_UART_Command2 (7022H)的功能及控制方法。 3）掌握PC机与单片机通讯的编程方法。 实验设备: 1) 装有µ ’
noaa
- 数据分析，找出NOAA的POES18卫星观测中的PB事件，并保存成文件。-Data analysis， find out PB events from NOAA POES-18 satellite observation and save it.