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Particle-filter-matlab
- 粒子滤波matlab仿真程序.粒子滤波的基本思想是：首先依据系统状态向量的经验条件分布，在状态空间抽样产生一组随机样本集合，这些样本集合称为粒子；然后根据观测值不断调整粒子的权重大小和样本位置；最后通过调整后的粒子信息修正最初的的经验条件分布，估计出系统状态和参数。该算法是一种递推滤波算法，可以用来估计任意非线性非高斯随机系统的状态和参数。 粒子滤波主要有三步基本操作：采样（从不含观察值的状态空间产生新的粒子）、权值计算（根据观察值计算各个粒子的权值）、重采样（抛弃权值小的粒子，使用权值大的粒子
Reflectivity
- 该目录及子目录含有计算反射波法合成地震记录的代码。 缺少一些主要涉及简单向量操作的子程序，但可以较容易地编写 在freeUSP发布的数学函数库里检查，其中一些可能就在里面 反射法代码包括： acoustic:针对声波层状半空间 isopsv:针对地面震源的弹性波层状半空间 isosh:针对SH线发射源的层状半空间 isow:层状弹性半空间上一个水层 timw:针对层状横向各向均匀弹性半空间之上一个水层-acous
RGB48
- 图像特征提取 例子 提取颜色空间 特征向量 图像处理常用-Image feature extraction example image processing commonly used to extract color space eigenvectors
human-detect-and-track-
- 为了检测红外图像序列中的运动人体，提出了一种基于最大后验概率 （MAP）-马尔可夫随机场（MRF）模型和亮度-距离联合直方图的人体实时检测 方法。该方法首先建立图像序列时空域联合的概率分布模型，采用基于 MAP-MRF 模型的前景检测方法得到可能为人体的感兴趣区域（ROI）。然后在以 ROI 中心点 为圆心的各个圆环域中统计其亮度信息，构建基于亮度-距离联合空间的分类特 征。最后，采用支持向量机（SVM）分类器对候选区域进行分类检测。不同红外 图像序列的实验结果均表明，本
haha
- 基于Lab空间向量的图像分割方法，采用k-mean聚类。-Based on the Lab space vector image segmentation method, the use of k-mean clustering.
Aqpsozipn
- 在网络异常检测中,为了提高对异常状态的检测率，降低对正常状态的误判率,本文提出一种基于量子粒子群优化算法训练小波神经网络进行网络异常检测的新方法。利用用量子粒子群优化算法(QPSO)训练小波神经网络,将小波神经网络(WNN)中的参数组合作为优化算法中的一个粒子,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量。 -This paper presents a new method of network anomaly detection based on quantum particle swarm
lda
- LDA空间降维程序，此程序通计算数据的特征值和特征向量，再通过矩阵相乘，从而达到降维的目的。-LDA space dimension reduction procedure, this procedure pass computing the eigenvalues and eigenvectors of the data, and then through the matrix multiplication, so as to achieve the purpose
VectorSpaceModel
- 数据挖掘中关于空间向量模型的java实现-This is a model of Vector Space in java.
determinant
- 行列式在数学中，是由解线性方程组产生的一种算式。[1]其定义域为nxn的矩阵A，取值为一个标量，写作det(A)或 | A | 。行列式可以看做是有向面积或体积的概念在一般的欧几里得空间中的推广。或者说，在 n维欧几里得空间中，行列式描述的是一个线性变换对“体积”所造成的影响。无论是在线性代数、多项式理论，还是在微积分学中（比如说换元积分法中），行列式作为基本的数学工具，都有着重要的应用。 行列式概念最早出现在解线性方程组的过程中。十七世纪晚期，关孝和与莱布尼茨的著作中已经使用行列式来确定线性方
5509A_CMDaVECTORS
- TMS320VC5509A标准的CMD文件，存储空间分配文件和中断向量文件，好用适用。-CMD file of TMS320VC5509A standards, storage space allocation documents and interrupt vector file, easy to apply.
VTK-based-on-VCPP
- 首先介绍了医学图像三维重建的面绘制与体绘制方法，讨论了两种绘制方法的思想和优缺点，对常用的Marching Cubes算法和Ray Casting算法的原理和实现过程进行了阐述，并分析了可视化工具包VTK的实现机制。在VC++6．0平台下，结合可视化工具包VTK，分别基于Marching Cubes算法和Ray Casting算法对DICOM格式的CT图像序列进行三维重建，并给出了其实现的关键算法和3D可视化结果。通过人机交互，实现对重建后三维医学图像的旋转、缩放、平移等简单的交互操作。其次，通
kdtree.pointcloud.matlab
- 本实例旨在通过对同一空间坐标系的不同状态和特征的三维点云数据进行匹配，从而提取两者之间的关联特征与向量。-This example designed by the same spatial coordinates and characteristics of the different states of the three-dimensional point cloud data matching to extract the association between characteristi
8fbb509537ae07120ade8ad45456d6a3
- 四元数的优势： 三维空间的旋转完全可以由4元数来胜任。传统意义上需要3×3矩阵来进行向量的旋转（4x4矩阵的第四列表示平移）。所以四元数更节省空间，运算速度更快。既然四元数能方便的表示3D旋转，那么对他们进行插值就能产生平滑的旋转效果。-Quaternion advantages: the rotation of three-dimensional space can count from $ 4 to do the job. Traditionally need 33 for vector r
76857988675
- 空间向量计算算法的VB实现示例,有需要的就下载吧。-Space vector calculation algorithm VB example, there is a need to download it.
STM32F103boot
- STM32启动过程解析 1、 通过boot引脚设置可以将中断向量表定位于SRAM区，即起始地址为0x2000000，同时复位后PC指针位于0x2000000处； 2、 通过boot引脚设置可以将中断向量表定位于FLASH区，即起始地址为0x8000000，同时复位后PC指针位于0x8000000处； 3、 通过boot引脚设置可以将中断向量表定位于内置Bootloader区，本文不对这种情况做论述； &
STM32F103boot
- STM32启动过程解析 1、 通过boot引脚设置可以将中断向量表定位于SRAM区，即起始地址为0x2000000，同 时复位后PC指针位于0x2000000处； 2、 通过boot引脚设置可以将中断向量表定位于FLASH区，即起始地址为0x8000000，同 时复位后PC指针位于0x8000000处； 3、 通过boot引脚设置可以将中断向量表定位于内置Bootloader区，本文不对这种情况做 论述； 而Cortex-M3内核规定，起始地址必须存放堆
C-Cmethod
- C-CMethod.m C-C法主函数，调用方式见函数体 correlation_integral.m 关联积分求解（被C-C法主函数调用） disjoint.m 将时间序列分为t个不相交的向量 heaviside.m 判断函数>0为1，<0为0 reconstitution.m 相空间重构函数 lorenz_phase.m 实验函数，用lorenz系统测试C-C法 lorenz_sim.mdl 用s
BIDIRECTIONAL_SMOOTHNESS_MUSIC
- MUSIC算法[1]是一种基于矩阵特征空间分解的方法。从几何角度讲，信号处理的观测空间可以分解为信号子空间和噪声子空间，显然这两个空间是正交的。信号子空间由阵列接收到的数据协方差矩阵中与信号对应的特征向量组成，噪声子空间则由协方差矩阵中所有最小特征值（噪声方差）对应的特征向量组成。-MUSIC algorithm [1] is a feature space based on matrix decomposition method. From the geometric point of vie
classical_music_1
- MUSIC算法[1]是一种基于矩阵特征空间分解的方法。从几何角度讲，信号处理的观测空间可以分解为信号子空间和噪声子空间，显然这两个空间是正交的。信号子空间由阵列接收到的数据协方差矩阵中与信号对应的特征向量组成，噪声子空间则由协方差矩阵中所有最小特征值（噪声方差）对应的特征向量组成。-MUSIC algorithm [1] is a feature space based on matrix decomposition method. From the geometric point of vie
classical_music_2
- MUSIC算法[1]是一种基于矩阵特征空间分解的方法。从几何角度讲，信号处理的观测空间可以分解为信号子空间和噪声子空间，显然这两个空间是正交的。信号子空间由阵列接收到的数据协方差矩阵中与信号对应的特征向量组成，噪声子空间则由协方差矩阵中所有最小特征值（噪声方差）对应的特征向量组成。-MUSIC algorithm [1] is a feature space based on matrix decomposition method. From the geometric point of vie