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matlab实现小波去噪、维纳滤波去噪以及自适应FIR滤波算法
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- 2020-11-29下载
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盲源分离【文档+程序】
参考哈尔滨工程大学2009-柴子娟博士论文《复杂电磁环境下雷达信号的分选识别技术研究》进行的相关仿真，包含两个仿真，一是已知多通道数先验下的盲源分离，二是EMD重构多通道条件下的盲源分离，信号样式为四类脉冲体制雷达信号和高斯白噪声信号
- 2021-05-06下载
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GAN图像预测
该压缩包内含有各类常见的GAN代码，可供学习参考。
使用matlab R2020b版本实测，代码均可使用
- 2021-07-23 00:31:13下载
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通过改进获得一种量子行为的粒子群优化算法，并将该算法应用于某机组的燃烧控制系统的建模研究，获得不同工况下的传递函数形式的系统模型
【实例简介】
通过改进获得一种量子行为的粒子群优化算法，并将该算法应用于某机组的燃烧控制系统的建模研究，获得不同工况下的传递函数形式的系统模型
- 2021-06-27 00:30:58下载
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MATLAB GUI设计学习手记（第3版）源代码BY罗华飞
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- 2020-12-02下载
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神经网络LSTM 时间预测
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- 2021-05-06下载
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GA-RBF
【实例简介】
- 2021-08-01 00:30:59下载
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s型曲线运动控制的MATLAB仿真（二分法）.mlx
s型曲线的仿真（二分法）
- 2021-05-06下载
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室内定位算法合集
卡尔曼滤波
粒子滤波等等
【源码目录】
bachelor-project-master
├── KalmanFilter
│ ├── kf_initialization.m
│ ├── kf_params.m
│ ├── kf_plots.m
│ ├── kf_prediction.m
│ └── kf_update.m
├── LICENSE
├── Multilateration
│ ├── lateration_murphyHerman.m
│ ├── lateration_paulaAnaJose.m
│ ├── lateration_plot.m
│ └── lateration_weightedMurphyHerman.m
├── ParticleFilter
│ ├── R2d.m
│ ├── initialise_particles.m
│ ├── motion_model.m
│ ├── observation_model.m
│ ├── plot_particles.m
│ └── resampling.m
├── README.md
├── SignalModel
│ ├── inv_path_loss_model.m
│ └── path_loss_model.m
├── build_map.m
├── common.m
├── kf_main.m
├── lateration_main.m
├── osm
│ ├── LICENSE
│ ├── README.md
│ ├── assign_from_parsed.m
│ ├── debug_openstreetmap.m
│ ├── dependencies
│ │ ├── gaimc
│ │ │ ├── dijkstra.m
│ │ │ └── sparse_to_csr.m
│ │ ├── hold
│ │ │ ├── restorehold.m
│ │ │ └── takehold.m
│ │ ├── lat_lon_proportions
│ │ │ └── lat_lon_proportions.m
│ │ ├── plotmd
│ │ │ └── plotmd.m
│ │ ├── textmd
│ │ │ └── textmd.m
│ │ ├── xml2struct
│ │ │ └── xml2struct_fex28518.m
│ │ └── xml2struct.m
│ ├── extract_connectivity.m
│ ├── extract_sensors.m
│ ├── get_unique_node_xy.m
│ ├── get_way_tag_key.m
│ ├── load_osm_xml.m
│ ├── main_mapping.m
│ ├── parse_openstreetmap.m
│ ├── parse_osm.m
│ ├── plot_nodes.m
│ ├── plot_road_network.m
│ ├── plot_route.m
│ ├── plot_way.m
│ ├── route_planner.m
│ ├── show_map.m
│ └── usage_example.m
├── pf_main.m
├── standalone
│ ├── KalmanFilter
│ │ ├── KF1D.m
│ │ └── KF2D.m
│ ├── Lateration
│ │ ├── MurphyHerman.m
│ │ ├── PaulaAnaJose_v1.m
│ │ ├── PaulaAnaJose_v2.m
│ │ ├── Trilateration.m
│ │ ├── WeightedMultilaterationLLS.m
│ │ └── WeightedMurphyHerman.m
│ ├── ParticleFilter
│ │ ├── particle_filter_sd_2d.m
│ │ └── particle_filter_student_dave_basic_ex1.m
│ └── misc
│ ├── NearestNeighbor.m
│ ├── ProjectPointOnSegment.m
│ └── WeightedMultilaterationLLS.m
└── utils
├── R2d.m
├── cart2geo.m
├── convert2Cartesian.m
└── geo2cart.m
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- 2021-06-10 00:31:06下载
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用LMS，LSL算法估计2阶线性预测模型参数-实验报告.docx
【实例简介】
预测信号由二阶线性预测模型产生，
.其中，是均值为零，方差为1的高斯白噪声序列，a1=1.558,a2=-0.81。分别利用LMS算法、格型LMS算法、RLS算法、LSL算法来估计线性预测模型参数a1和a2
一.实验目的
1.预测信号由二阶线性预测模型产生，.其中，是均值为零，方差为1的高斯白噪声序列，a1=1.558,a2=-0.81。分别利用LMS算法、格型LMS算法、RLS算法、LSL算法来估计线性预测模型参数a1和a2；
2.利用LMS算法和RLS算法将一个叠加有噪声的信号实现噪声消除，恢复原始信号。
- 2021-11-16 00:32:55下载
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