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KernelIoControl-OEMIoControl
- The system is fully preemptible when this function is called. The kernel does no processing, but it passes all parameters directly to the function supplied by you. （当这个函数被调用的时候系统完全可能被抢占，内核没有处理，直接传递参数到你提供的函数。这个我觉得说的很别扭，估计是直接传递参数到OEMIoControl ）-The sys
bsindirec
- 间接法双谱估计的matlab源程序，以及双谱切片包络参数提取-bispectrum estimation using indirect method
estimate_AR.m
- levinsion-durbin估计参数发-levinsion-durbin estimate
alpha_Jerk
- 针对模型中人为设定参数值的不合理性，对机动时间常数的倒数进行建模，提出新的模型，并给出相应的α-Jerk滤波算法。该模型在估计目标状态的同时，能够实时估计参数α的值。仿真结果表明α-Jerk模型比Jerk模型收敛速度更快，状态估计更精确。并与jerk算法进行了比较。-Artificially set for the model parameter values of the irrational nature of the reciprocal of the moto
canshubianshi
- 把待辨识的过程看作“黑箱”，它只考虑过程的输入输出特性，而不强调过程的内部机理，用递推最小二乘估计算法对系统参数进行辨识-Process to be identified as a " black box" , it considers only the input and output characteristics of the process, rather than emphasis on the internal mechanism of the process, to
SaSARIMA_puguji
- 对称Alpha稳定分布arima随机过程的产生与参数化谱估计M算法matlab程序-Symmetrical Alpha stable distributions of appearance and random process arima parametric spectral estimation M matlab algorithm
Particle-filter-matlab
- 粒子滤波matlab仿真程序.粒子滤波的基本思想是：首先依据系统状态向量的经验条件分布，在状态空间抽样产生一组随机样本集合，这些样本集合称为粒子；然后根据观测值不断调整粒子的权重大小和样本位置；最后通过调整后的粒子信息修正最初的的经验条件分布，估计出系统状态和参数。该算法是一种递推滤波算法，可以用来估计任意非线性非高斯随机系统的状态和参数。 粒子滤波主要有三步基本操作：采样（从不含观察值的状态空间产生新的粒子）、权值计算（根据观察值计算各个粒子的权值）、重采样（抛弃权值小的粒子，使用权值大的粒子
f12_4
- 非参数化直接法估计双谱，bispecd输出一个向量的双谱，bispecdx输出多个向量的互双谱-The non parametric direct method to estimate bispectrum, bispecd the output a vector bispectrum, bispecdx output multiple vectors Bispectrum
xiandaicekongjishu
- 拉格朗日插值 三次样条插值 传感器静态特性及指标 图像测量中镜头的参数及选择 一个基于物联网的测控实例 GPS系统构成及作用 gpS系统的空间坐标系 北斗系统简介 视觉系统硬件组成及功能 人眼可辨别的最小打印点直径的估计 面积测量方法流程及优缺点圆测量方法及椭圆测量难点 光敏电阻应用——声光双控LED实验 气敏（酒精）传感器实验 正六边形面积测量 多光照图像融合 多聚焦图像融合-The Lagrange interpolating cubic spline interpolation
gaijin-Burg
- 功率谱估计是分析随机信号的一种重要方法, 是信息学科的研究热点。文章介绍了现代功率谱估计中AR 模 型参数的几种典型求解算法, 并借助MATLAB 平台对各种算法的功率谱进行仿真。-The power spectrum estimation is an important method for analysis of random signals, information science research focus. The article describes several typica
inverse-power-law-model
- 基本要求是由样本数据，估计出模型中的参数A和B。 1).估计出应力水平 时的寿命区间估计； 2).由已求得参数A和B，绘制出应力水平 与失效率 的关系曲线 -The basic requirement is provided by the sample data, the estimated model parameters A and B. 1) the estimated stress level life time interval estimation 2) has b
main
- 釆用一个二阶系统的模型代替真实系统，其差分方程表达式为： 将此系统在计算机上仿真，输入信号u(k) 是幅值为1 的PRBS 信号，噪声e(k) 是（0，1）的正态分布序列，它的方差是可以调整的。这个系统的输出釆样值z (k) 与u (k) 作为已知数据，采用最小二乘法估计这个系统的参数。 -Preclude the use of a second-order system model instead of the real system, the differential equ
embino_nostd
- EM 算法-估计binomial distribution的参数-EM algorithm (given the binomial distribution)
PBIL
- 该资源详细地给出了分布估计算法的PBIL算法的具体流程。供学习分布估计算的人参考使用。- PBIL algorithm clc clear clf tic 开始计时 参数设置 Pop_Size=40 Individual_Len=20 每个变量的长度 Variable_Num=2 Learning_Rate=0.01 Iteration_Time
gg_mle
- 这是对广义高斯分布中两个参数alpha,beta的估计方法，对自然图像的大量统计特征就符合这一分布。-function [f, g] = dggbeta(beta, absx) DGGBETA Derivative of generalized Gaussian pdf with respective to beta [F, G] = DGGBETA(BETA, ABSX) Return partial derivative and second order partia
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
canshubainshi
- 广义最小二乘的算法结构，广义最小二乘递推的每一步用两步递推算法，先把噪声参数和模型参数均给个初值，然后第一步先假设噪声参数已知，用最小二乘估计出模型参数，第二步再用最新的模型参数来估计噪声参数，如此循环直到辨识精度达到指定要求或者可用数据用完为止-Generalized least squares algorithm structure, generalized recursive least squares every step of the two-step recursive algori
RML
- 极大似然估计法用于系统模型辨识，需要构造一个以观测数据和未知参数为自变量的似然函数。-Maximum likelihood estimation method for system model identification, the need to construct a likelihood function as independent variables to the observed data and the unknown parameters.
MATLAB-music
- 阵列信号处理MATLAB代码,music算法，含有均匀圆阵、均匀线阵、均匀平面阵的代码；doa估计，来预测波达方向，信号的相关参数；-Array signal processing MATLAB code, music algorithm containing uniform circular array, uniform linear array, the uniform planar array code of doa estimated to predict the direction
test2
- 基于AR参数模型的功率谱估计及其结果分析-Based on the AR parameter model of the power spectrum estimation and Results Analysis