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AddZerosDFT
- 补零离散傅立叶变换，高密度谱与高分辨谱的比较。-Zero Discrete Fourier Transform, high density and high-resolution spectroscopy spectra comparison.
HDEDP3
- 用于对高密度源数据进行预处理，将其转换为INV反演数据格式和便于suffur成图的数据格式。-used for high-density source data pretreatment and convert it to INV inversion data formats and facilitate suffur mapping data formats.
gkdj
- 以为高斯和密度估计，使用高斯核的非参数密度估计方法，对样本进行概率密度估计，程序中给出了窗宽的估算公式。-That the Gaussian and density estimation, using Gaussian kernel non-parametric density estimation method, the sample probability density estimates, the program gives the formula for bandwidth estim
PDFofQuess
- 高斯独立同分布的mimo信道环境下，对协方差矩阵R的个元素的概率密度函数的统计-PDF of R under Quess Channel
mainKDEprogramLINEAR
- 核密度估计，用于识别和核密度计算，采用高斯插样。-kernel density evalue.it is used for statistical pattern recognition.
a
- 基于密度的聚类算法因其抗噪声能力强和能发现任意形状的簇等优点，在聚类分析中被广泛采用，本文提出 的基于相对密度的聚类算法，在继承上述优点的基础上。有效地解决了基于密度的聚类结果对参数值过于敏感、参数 值难以设置以厦高密度簇完全被相连的低密度簇所包含等问题。-Density-based clustering algorithm because of its strong resistance to noise and can find clusters of arbitrary shape
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
particlefilterprogram
- 对粒子滤波算法的原理和应用进行综述’首先针对非线性非高斯系统的状态滤波问题C阐述粒子滤波的原理D然后在分析采样=重要性=重采样算法基础上C讨论粒子滤波算法存在的主要问题和改进手段D最后从概率密度函数的角度出发C将粒子滤波方法与其他非线性滤波算法进行比较C阐明了粒子滤波的适应性C给出了粒子滤波在一些研究领域中的应用C并展望了其未来发展方向-QJPRQ Elc8&m :jelf dgwd99&jvdej gq:c&decwe 9d:ejv&chj&ec:d:cqi:pcrcw’8jfjgmdeelc
DFTX1
- 频谱分析中，高密度频谱和高分辨率频谱之间的区别-Spectrum analysis, the difference between the spectrum of high-density and high-resolution spectrum
Fusion-based-Sensor-Placement
- 论文 在使用无线传感器网络进行目标检测时,如何布置尽可能少的传感器节点而同时实现高的正确检测概率和 低的误警率,是关键问题之一。采用数据融合技术,能实现传感器节点之间的协同,从而大幅提高目标检测精度。提 出了用于目标检测的精度模型,分析了数据融合半径与传感器节点密度之间的关系,设计聚类方法将目标点组织成布 置单元,从高密度单元到低密度单元布置传感器节点覆盖目标区域。仿真结果表明,算法在保证检测精度的同时能有 效减少所使用的传感器节点数目。 - Sensor placeme
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
clustering
- 基于快速搜索数据密度峰值的聚类算法是一种基于聚类中心具有较近邻点有更高密度且其与更高密度点间有着较大的相对距离的一类算法。-Clustering by fast search and find of density peaks is based on the idea that cluster centers are characterized by a higher density than their neighbors and by a relatively large distance
GCE(linux)
- 社会网络的重叠社区发现算法GCE的源程序，其在高密度网络中社区发现性能更加优良。-Source program of community detection algorith GCE.
HMDQW
- 用于计算非参数核密度的高斯核密度概率分布函数的期望值(Expected values of the Gauss kernel density probability distribution function for nonparametric kernel density calculations)
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
kde
- 给定样本点，采用高斯核密度估计，求出概率密度分布函数。(It is good to use this method to evaluate pdf)
CY20180228
- 利用最大熵法求解正态分布的解析解，以及利用高斯核函数计算概率密度(Obtain PDF by maximum entropy and a gaussian kernel function)
3Dfanyanmatlab
- 三维高密度电法 的matlab程序，程序较久远，可能需要稍微修改，亲测可用(Three - dimensional high - density electrical method matlab program)
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)