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K—近邻算法仿真

于 2021-05-06 发布

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代码说明：

机器学习中常用的基本算法：K－近邻法(KNN)

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uwb定位（matlab实现）
IIR uwb脉冲，然后经PPM调制，经Cassioli信道获得其冲激响应h，再经卷积求得接收方获得信号，增加高斯噪声，再然后用uwb信号与接收信号作互相关函数求取延迟时间。根据各个延迟时间，由TOA算法定位。【文件目录】 TOA_uwb ├── TOA_LS.m├── TOA_main.m├── constrained_weighted_NLOS│ ├── TOA_LS.m│ ├── add_noise.m│ ├── cir_cir_intersection.asv│ ├── cir_cir_intersection.m│ ├── constrained_weighted_NLOS.asv│ ├── constrained_weighted_NLOS.m│ ├── constrained_weighted_NLOS_ireative.m│ ├── cost_est.asv│ ├── cost_est.m│ ├── hs_err_pid404.log│ ├── limda_est.asv│ ├── limda_est.m│ ├── weights_cal.asv│ └── weights_cal.m├── dist_t.m├── kalmanfltr.m├── main.m├── monocycle.m├── tdoa_method.m├── tempt.m├── tempt1.m├── testing.asv├── testing.m├── toa.m├── uwb_channel.asv└── uwb_channel.m1 directory, 28 files

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