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music_1
- MUSIC算法是波达方向估计算法中的一个经典方法，算法具有精度高、运算量少等优点，程序实现了用MUSIC算法估计出信号的空间参数。(MUSIC algorithm is a classical method in DOA estimation algorithm. The algorithm has the advantages of high precision and less computational complexity. The MUSIC algorithm is used to
BM
- 双目测距bm算法，已经实现,基于vs2015+opencv3.2,测距精度很高，一米内精度一厘米误差(Binocular ranging bm algorithm, which has been implemented, is based on vs2015 + opencv3.2, which has high accuracy and one centimeter error in one meter)
myPSO
- 粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等[1] 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutati
SpaceResection
- 该算法可以很好的解决空间后方交会的问题，精度高。(This algorithm can solve the problem of space resection)
BF_SMI
- SMI自适应波束形成算法，算法稳定精度较高(SMI adaptive beamforming algorithm with high stability and high precision)
LevelSet_CV
- 水平集算法，基于cv模型，效果很好，可用于分割以及检测，精度高，效率高，可以直接执行，有简单的注释，可以作为算法的比较等，(Write your own improved classical algorithm works well and can be used segmentation and detection, high precision, high efficiency, can be executed directly, a simple note can be used as c
pso
- 用于优化参数，粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等[1] 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”
pso-code
- 粒子群算法是一种并行算法。它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。(Particle swarm optimization (PSO) is a parallel algorithm. It seeks the global optimal by following the optimal value of the current search. This algorithm has attra
pso2
- 粒子群比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。(It is more simple than the genetic algorithm rule. It doesn't have the crossover (Crossover) and the Mutati
pso
- PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的"交叉"(Crossover) 和"变异"(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。(The PSO algorithm is a kin
PSO-Python
- 粒子群算法，PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。(The particle swarm optimization (PSO) al
PMSM_SMO
- 实现永磁同步电机的无位置控制，采用滑模算法计算转子位置角度，精度高，相应速度快。(Realize position control of permanent magnet synchronous motor, rotor position Angle is obtained by using the sliding mode algorithm, high accuracy, the corresponding speed.)
VMD_test
- 一种分解精度高、模态混叠问题少的VMD特征提取算法，进行振动信号分解,形成初始特征向量矩阵(A VMD feature extraction algorithm with high decomposition accuracy and few modal aliasing problems is used to decompose the vibration signal and form the initial eigenvector matrix.)
windows
- 计算角速度、加速度、磁场、GPS数据。姿态解算器，配合动态卡尔曼滤波算法，能够在动态环境下准确输出 模块的当前姿态，姿态测量精度静态0.05 度，动态0.1 度，稳定性极高，性能甚至优 于某些专业的倾角仪！(Calculation of angular velocity, acceleration, magnetic field, GPS data)
SVM_Short-term-Load-Forecasting2
- 本文采用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型，根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据，分析影响预测的各种因素，总结了负荷变化的规律性，对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正，对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响，而目前依然是基于经验的办法解决。对此，本文采用粒子群优化算法对模型参数进行寻优，以测试集误差作为判决依据，实现模型参数的优化选择，使得预测精度有所提高。实际算例表明，本文的预测方法收敛性好、有较高的预测精度和较快的训练速度。(this
pso-bp
- 采用粒子群算法优化BP神经网络，解决了陷入局部小的问题，同时提高了算法精度，可实现多输入单输出，或者多输入多输出，算法精度较高。
1doppler_satellite
- 基于低轨卫星的频偏估计算法，用matlab实现，估计精度较高(frequency offset estimation on satellite)
EKF
- 扩展卡尔曼滤波算法锂离子电池SOC估计中有较广泛的应用，其精度高，鲁棒性好，算法简单(The extended Kalman filtering algorithm has a wide range of applications in SOC estimation of lithium-ion batteries, with high accuracy, good robustness, and simple algorithm)