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positioning
- LSE参考点定位算法在UWB中的仿真，可以自由设置噪声水平和参考点个数。-LSE reference point UWB positioning algorithm in the simulation, they can set up noise level and reference point number.
CodePrallAcQure
- 本人做的GPS并行码捕获的算法.用的是1024点FFT,原始数据可以假如不同功率的噪声.-GPS parallel code acquisition algorithm. Using a 1024-point FFT. If the original data can be different noise power.
EntropyOutlier
- 查找孤立点 JAVA代码，简单易用，孤立点，即数据中不同于数据一般模型的数据对象，可能由度量或执行错误导致，也可能是固有数据变异性的结果，预示着重要的信息。与一般热门研究课题不同，目前没有任何一款国际认可的软件可以直接对对孤立点进行检测与分析，孤立点检测与分析的算法研究是近年来数据挖掘领域新兴的复杂困难而有意义的课题。在诈骗检测、贷款申请处理、网络入侵检测、时间序列检测、网路性能监视、故障诊断、图像中检测噪声点等方面都有广泛的应用。-outlier detection
imgkmeans
- 将K均值算法用于图像分割,输入的是彩色图像,转换为灰度图像进行分割,输出结果为灰度图像.利用灰度做为特征对每个像素进行聚类,由于光照等原因,有时应该属于一个物体的像素,其灰度值也会有很大的差别,可能导致对该像素的聚类发生错误.在分割结果中,该物体表面会出现一些不同于其它像素的噪声点,因此,算法的最后,对结果进行一次中值滤波,以消除噪声,达到平滑图像的作用-The K means algorithm for image segmentation, the input is a color imag
b
- ：DBSCAN是一个基于密度的聚类算法。该算法将具有足够高密度的区域划分为簇，并可以在带有“噪声”的空间数 据库中发现任意形状的聚类。但DtLqCAN算法没有考虑非空间属性，且DBSCAN算法需扫描空间数据库中每个点的e一 邻域来寻找聚类，这使得DBSCAN算法的应用受到了一定的局限。文中提出了一种基于DBSCAN的算法，可以处理非空 间属性，同时又可以加快聚类的速度。-: DBSCAN is a density-based clustering algorithm. The alg
fls_svm(pso1)
- 模糊支持向量机算法研究，将模糊隶属度函数与最小二乘支持向量机相结合，来抑制异常点和噪声的影响-RESEARCH ON FUZZY SUPPORT VECTOR MACHINE
RANSAC
- 随机抽样一致性算法，在含有噪声点的样本中，寻找拟合直线-Random consistency algorithm in noisy point samples, looking for straight line fitting
backfolding
- 采用backfolding差分算法，去除相邻点间的噪声干扰-Difference algorithm to remove the noise between adjacent points.
GPS-parallel-code-acqure-algorithm
- GPS并行码捕获算法MATLAB源代码，含有1024点FFT噪声的计算。-GPS parallel code acqure algorithm matlab source code, including 1024 points FFT noise calculation.
dbscan
- DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。 -DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) is a more represent
dbscan
- 数据挖掘算法 dbscan 基于密度的聚类算法 它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类-Data mining algorithms dbscan density-based clustering algorithm will cluster is defined as the density of points connected to the largest collection of regional divisi
Cluster_DBSCAN
- DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种基于密度的空间聚类算法。该算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将簇定义为密度相连的点的最大集合。 该算法利用基于密度的聚类的概念，即要求聚类空间中的一定区域内所包含对象（点或其他空间对象）的数目不小于某一给定阈值。DBSCAN算法的显著优点是聚类速度快且能够有效处理噪声点和发
axgmbtdn
- 包含了阵列信号处理的常见算法，一种噪声辅助数据分析方法,重要参数的提取，matlab开发工具箱中的支持向量机，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，各种kalman滤波器的设计。- Contains a common array signal processing algorithm, A noise auxiliary data analysis method, Extract important parameters, matlab development toolbox support v
vvqfqvaw
- music高阶谱分析算法，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，复化三点Gauss-lengend公式求pi，验证可用，独立成分分析算法降低原始数据噪声，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，包含优化类的几个简单示例程序。- music higher order spectral analysis algorithm, Including the MUSIC algorithm, ESPRIT algorithm ROOT-MUSIC algorithm, Compl
fxipwiir
- 包含优化类的几个简单示例程序，信号维数的估计，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真，独立成分分析算法降低原始数据噪声，复化三点Gauss-lengend公式求pi，采用了小波去噪的思想，基于人工神经网络的常用数字信号调制。-Optimization class contains several simple sample programs, Signal dimension estimates, Based on SVPWM three-level inverter matlab sim
DBSCAN
- DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。(DBSCAN is a representative density based clustering algorithm. Unlike the partition and hie
多传感器定位算法
- 使用多种算法（DAC、Hyperbolic、DAC、SI、SX、Taylar）实现多传感器对单点定位（采用高斯噪声），其中Hyperbolic与SI为3d定位，其他的为平面定位(Using a variety of algorithms (DAC, Hyperbolic, DAC, SI, SX, Taylar) to achieve single point positioning (using Gauss noise), Hyperbolic and SI are 3D location,
dbscan
- DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。(Classical clustering algorithm)
DBSCAN算法Matlab实现
- 基于密度的聚类算法 它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类(Density based clustering algorithm It defines the cluster as the largest set of density connected points, and can divide the region with enough high density into clusters, and can f
自聚焦算法
- 雷达成像的自聚焦算法相位梯度自聚焦算法的关键步骤是加窗处理，窗宽度的确定决定了成像效果，宽度过大将会引入大量的噪声，反之将无法包含足够成像用的散焦信息. 文中针对复杂场景中强散射点的划分不同，提出了一种改进的相位梯度自聚焦方法，该方法通过对强散射点的划分设定阈值，采用门限式加窗方法