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GP_Algorithm_luzhenbo
- G-P算法计算关联维的 Matlab 程序 (升级版，mex函数，超快) 作者：陆振波，海军工程大学 欢迎同行来信交流与合作，更多文章与程序下载请访问我的个人主页 电子邮件：luzhenbo@sina.com 个人主页：luzhenbo.88uu.com.cn 更新部分： 引入限制短暂分离参数，使该参数大于序列平均周期时，去除了同一轨道前后点的关联， 使 r 值较小时，ln r - ln C(r) 曲线接近线性 文件夹说明： 1、GP_Alg
tushuguanli
- 数据管理、记录浏览、借还操作（借书、还书、续借、更新、删除、添加）等功能。-Data management, record visit, through further operations (borrowing, but also books, renew, update, delete, add) and other functions.
rbf_atrifical_neual_networks
- ① 样本数据从MATLAB命令窗口或新建一M文件作为数据输入文件，样本输入变量名为samin,样本输出变量名samout 样本个数和每个样本的维数可任意，样本输出的个数与样本个数应一致，即保证每个样本都对应一个期望输出，但每个输出的维数不要求与输入的维数相同，可任意； ② 聚类中心的个数（即基函数的个数）可根据实际情况调整；同样可调整参数的还有重叠系数、聚类中心最大更新次数、聚类中心更新终止误差； ③ 训练结束后进行测试时，要求输入的测试数据与样本具有相同的维数，测试数据的个数可任意；
AdapativeEchoCancell
- 一种改进的自适应滤波算法,它通过选择自适应滤波器的系数更新时间间隔,在系统的收敛速度与计算量之间取得折衷 算法在每次系数更新时,利用了系统过去时刻数据-An improved adaptive filtering algorithm, it by selecting the adaptive filter coefficient update interval, the convergence rate and the trade-off between computation algorit
k-means
- K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。-K-means algorithm is based on the division of the classic clustering method, is ten classic one of data mining algorithm. K-means the
ADDC
- 上线（单通）的聚类算法，它接受在每一步的单个样品，更新聚类中心，并产生新的中心，根据需要。该算法是有效的，在它生成一个单传的数据集群中心。-ADDC algorithm
yiwangyizi
- 有遗忘因子的最小二乘，递推最小二乘的缺点是常常出现数据饱和，新加入的数据对参数向量的更新作用不大，加如遗忘因子可很好的解决这一问题-Forgetting factor least squares, recursive least squares drawback is often saturated data, new data on the update of the parameter vector, such as the forgotten factor can be a good so
GP_Algorithm2.0
- G-P算法计算关联维的 Matlab 程序 (升级版，mex函数，超快) ----------------------------------- 更新部分： 引入限制短暂分离参数，使该参数大于序列平均周期时，去除了同一轨道前后点的关联， 使 r 值较小时，ln r - ln C(r) 曲线接近线性 ----------------------------------- 文件夹说明： 1、GP_Algorithm_main.m - 程序主文件 2、Lo
comfac
- comfac算法是三线性模型常见的数据检测方法。它首先将三线性数据通过tucker3模型压缩，然后通过最小二乘的方法不断更新数据，直到收敛，得到估计值- The algorithm works by first compressing the data using a Tucker3 models. Subsequently the PARAFAC model is fitted to the compressed array, either initialized with DTLD
FdRLS
- 雷达数据处理对于观测的目标位置数据（称为点迹）进行滤波处理，自动形成航迹，并且可以对下一个目标的位置进行估计预测。利用最小二乘算法（LMS）进行滤波处理，得到了比较稳定的航迹估计。 最小二乘方法是参数估计中一种较为常见的参数估计方法。对于雷达观测数据，在我们假定已经精确知道航迹的运动学模型之后，通过建立观测方程，即可以对于模型的参数，如初速度，初始位置和加速度等进行最小均方误差估计。采用序贯最小二乘的方法可以对观测数据进行实时处理，已对待估计参数进行实时更新，然后利用观测模型可以对 数据进行
code_matlab-in-mathmodel(2nd)
- 《MATLAB在数学建模中的应用》（第二版）源代码，论坛已有第一版的代码。本书第二版新增“数据建模”和“蚁群算法”，并对“神经网络”部分有大幅修改，遗传算法也有增加一个案例。同时后面的实例部分也有更新。- MATLAB in Mathematical Modeling Applications (second edition) source code, the first edition of the forum have been code. The second version of th
MahonyUpdate
- 对加速度，陀螺仪（IMU）数据，进行四元数更新，解算姿态角，与实际转角的对比分析-For acceleration gyroscope (IMU) data, carries on the quaternion update, calculating attitude Angle, and the actual Angle of comparison and analysis
MadgwickUpdate
- 采用梯度下降法，更新加速度和陀螺仪数据的四元数，解算姿态角-Using the gradient descent method, update acceleration and quaternion gyroscope data, calculating attitude Angle
FullBNT-1.0.4
- 创建你的第一个贝叶斯网络 手工创建一个模型 从一个文件加载一个模型 使用 GUI 创建一个模型 推断 处理边缘分布 处理联合分布 虚拟证据 最或然率解释 条件概率分布 列表（多项式）节点 Noisy-or 节点 其它（噪音）确定性节点 Softmax（多项式 分对数）节点 神经网络节点 根节点 高斯节点 广义线性模型节点 分类 / 回归树节点 其它连续分布 CPD 类型摘要 模型举例 高斯混合模型 PCA、ICA等 专家系统的混合 专家系统的分等级混合 QMR 条件高斯模型 其它混合模型 参数学
DV-hop定位算法仿真
- DV-Hop定位算法的仿真与改进算法 可以输出定位结果图和误差统计图，有一些临时的统计输出代码不能直接用，要更新得到的数据(Simulation and improved algorithm of DV-Hop location algorithm)
数据汇总
- 指数数据更新，用于wind应用，好用，可下载哦(Index data update, for wind applications, easy to use, you can download)
INSNEW
- 根据给定的数据进行惯性导航的解算，从而确定姿态，速度和位置的更新(The calculation of inertial navigation based on the given data to determine the update of attitude, speed and position)
陀螺零偏稳定性计算（10s,1sigma）
- (1)根据数据更新率5ms，按10S平滑三轴陀螺数据；（2）平滑后数据，按照1sigma的标准差进行计算得出零偏稳定性结果，