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ARDroneSimulinkDevKit_V1
- 该开发套件包含模拟AR鹦鹉无人机2.0实时Wi-Fi控制的实例。 仿真模块基于系统对车辆模型派生的识别。在Wi-Fi控制块能够发送指令得到无人驾驶飞机的实时状态。 -The development kit consists of blocks and examples for the simulation and real-time Wi-Fi control of the Parrot AR Drone 2.0. The simulation blocks are base
erjie_AR_model
- 自己编的一个简单的AR二阶模型，希望有用。-This is for AR(2) model.
ARestimation
- 时间序列分析示例程序，用matlab建立AR(P)模型的完整过程，简洁易懂，备注完整。-Time series analysis sample program, using matlab to establish AR (P) model the complete process, easy to read, notes intact.
faceLBP
- 包含一个性别分类的cpp文件，和已经训练好的gender.yml模型，最后计算出样本分类准确率。建议使用AR人脸数据库。使用格式为genderLBP 训练样本.txt 测试样本.txt。因为不用训练模型了，测试样本随便写个行了。测试样本的格式是：路径 1或者0。1表示男性，0表示女性。-Cpp file contains a gender classification, and has trained gender.yml model, and finally calculate the sam
MS_AR_FEX
- MS-AR：马尔科夫取值转移自回归模型，状态可取两种状态，也可以取多种状态。-MS-AR：the program of Markov Switching autoregressive model.
shijian
- 全部的时间序列模型，包括指数平滑法，趋势预测算法，AR预测模型，全部是调试好的代码-The aggregation of all the time series algorithm, including exponential smoothing, trend prediction, AR series model, are all good debugging code
work
- 利用LS-TLS算法估计ARMA模型中AR参数估计谱功率密度-Use LS-TLS algorithm to estimate the ARMA model parameter estimation AR spectral power density
ar_model
- AR自回归模型，观察分析因子的滞后情况，拟合情况-AR MODEL
AR2_1
- 现代数字信号处理 AR（p）模型 matlab程序-ADSP AR(p) model，MATLAB
RLS
- 用RLS辨识AR(4)模型，画参数和噪声方差估计收敛图形-Using the RLS identification of AR (4) model, parameters and noise variance estimation convergence pattern
main
- AR,通过摄像头的人脸识别并增加相应的模型，实现最基本的现实增强-AR, face recognition cameras and increase the corresponding model, to achieve the most basic Augmented Reality
test
- 用于研究时间序列的方法有AR（自回归）、MA（滑动平均）、ARMA（自回归滑动平均）这三种模型。而对于一个平稳时间序列预测问题,首先要考虑的是寻求与它拟合最好的预测模型。而模型的识别与阶数的确定则是选择模型的关键。 1.用 迭代生成1000个点（前2个点自定义）。 2.在这1000个点中取800点进行时间序列分析建立合适的模型。 3.利用剩余的200个点进行模型预测，并看其是否匹配，最后校正。 -Methods for studying time series are AR (a
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- 设计AR（2）模型下的维纳滤波器，实现对随机信号的滤波(Design the wiener filter under the AR (2) model to filter the random signals)
ARMA-Java--master
- ARIMA模型是通过将预测对象随时间推移而形成的数据序列当成一个随机序列，进而用一定的数学模型来近似表述该序列。根据原序列是否平稳以及回归中所包含部分的不同分为AR、MA、ARMA以及ARIMA过程。 在模型的使用过程中需要根据时间序列的自相关函数、偏自相关函数等对序列的平稳性进行判别；而对于非平稳序列一般都需要通过差分处理将其转换成平稳序列（ARIMA）；对得到的平稳序列进行建模以确定最佳模型（AR、MA、ARMA或者ARIMA）。在使用中最重要也是最关键的就是对序列进行参数估计，以检验其
arimanet
- ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列预测方法[1] ，所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归， p为自回归项； MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。所谓ARIMA模型，是指将非平稳
demo0115
- AR识别图片出现模型，并且脱离识别图，模型还存在(AR identifies the picture and leaves thet patern, and the model still exists.)
基于MPC和PDELM的癫痫发作预报
- 关于对癫痫脑电信号分析的程序、HHT模型程序(About epileptic EEG analysis program, AR model program)
基于MPC和RVM的癫痫发作预报
- 关于对癫痫脑电信号分析的程序、MPC模型程序(About epileptic EEG analysis program, AR model program)