资源列表
[matlab例程] Glonass-accuracy
说明:Computing GLONASS accuracy (without statistic)<nasl> 在 2025-11-22 上传 | 大小:41kb | 下载:0
[matlab例程] gaojieqiyizhi
说明:通过比较奇异谱图和高阶奇异谱图得出结论:高阶奇异谱分析能够更好的二次确定嵌入维数。最后根据Takens嵌入定理进行相空间的重构。-By comparing the spectra of singular spectrum and higher-order singular conclusion: High singular spectrum analysis to better determine the embedding dimension of the secondary. Finally<刘晓> 在 2025-11-22 上传 | 大小:41kb | 下载:1
[matlab例程] svm-Diagnosis-of-breast-cancer
说明:支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断-Support vector machine classification- based on electrical impedance characteristics of breast tissue diagnosis of breast cancer<zhang mengyu> 在 2025-11-22 上传 | 大小:41kb | 下载:2
[matlab例程] SC-powerful-image-rendering
说明:Useful tool for rendering and outputting information rich images-This function can be used in place of IMAGE, IMAGESC and IMSHOW, but does so much more. It is fast and displays images as they should be- correct aspect ratio, integer magnification, no<史明明> 在 2025-11-22 上传 | 大小:41kb | 下载:0
[matlab例程] Kalman-filter-implementation
说明:通过对卡尔曼滤波器的介绍,使用matlab编程,实现卡尔曼滤波-Through the introduction of the Kalman filter using matlab programming, Kalman filtering<豆米> 在 2025-11-22 上传 | 大小:41kb | 下载:0
[matlab例程] matlab-1
说明:仿真不同占空比,等概、非等概双极性矩形随机信号的归一化功率谱密度,分析不同信号所包含的频谱分量,有无直流分量和定时分量信息 -Simulation different duty cycles, etc. There is, and so there was a non-random signal bipolar rectangular normalized power spectral density analysis of the spectral components of differ<wanghao> 在 2025-11-22 上传 | 大小:41kb | 下载:0
[matlab例程] TSPyiqunsuanfaMATLAB
说明:蚁群算法 蚁群算法 蚁群算法-Ant colony algorithm based on ant colony algorithm ant colony algorithm algorithm<henry> 在 2025-11-22 上传 | 大小:41kb | 下载:0
[matlab例程] PSO-matlab-code-and-test-function
说明:粒子群优化算法(PSO),matlab代码,包含23个标准测试函数。-Particle swarm optimization (PSO), matlab code, including 23 standard test functions.<张爱竹> 在 2025-11-22 上传 | 大小:41kb | 下载:0
[matlab例程] fisher
说明:模式识别的经典算法,它是在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的。性鉴别分析的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间,以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果,投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离,即模式在该空间中有最佳的可分离性。因此,它是一种有效的特征抽取方法。使用这种方法能够使投影后模式样本的类间散布矩阵最大,并且同时类内散布矩阵最小。就是说,它能够保证投影后模式样本在新的空间中有最小的类内距离和最大的类间距离,即模式在该空间中有最<王永存> 在 2025-11-22 上传 | 大小:41kb | 下载:0