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FB_DataRectification
- 数据校正源码。1、粗大误差识别与剔除功能有多种准则(莱依特、肖维勒、罗蒙诺夫斯基、格拉布斯、狄克逊)，不同准则算法不一样。在一个剔除周期内，对同一变量的n的样本进行粗大误差识别和剔除，样本个数n大于5，小于等于102.2、数据协调功能再粗大误差被剔除的基础上，在满足约束条件下求出无偏最小方差估计解，此解即为数据协调值。-Data correction source. 1 gross error identification and elimination features a variety o
主成分分析
- 主成分分析PCA源码分析，使用matlab编程，是一种降维方法，通过计算数据矩阵的协方差矩阵，然后得到协方差矩阵的特征值特征向量，选择特征值最大(即方差最大)的k个特征所对应的特征向量组成的矩阵。这样就可以将数据矩阵转换到新的空间当中，实现数据特征的降维。
43680527l1_SRACV
- 稀疏重构下的DOA估计，重构协方差矩阵，效果很好(DOA estimation under sparse reconstruction and covariance matrix reconstruction are effective.)
Clustering
- 1) 使用凝聚型层次聚类算法（即最小生成树算法）对所有数据点进行聚类，最后聚成3类。相异度定义方法可选择single linkage、complete linkage、average linkage或者average group linkage中任意一种。 2) 使用C-Means算法对所有数据点进行聚类。C=3。 任务2（必做）： 使用高斯混合模型（GMM）聚类算法对所有数据点进行聚类。C=3。并请给出得到的混合模型参数（包括比例??、均值??和协方差Σ）。 任务3（全做）： 1) 参考数据文
SMI 波束形成方法
- matlab下的基于采用协方差矩阵的波束形成算法，有详细注释
消费资产定价模型
- CCAPM是基于消费的资产定价模型，是通过代表消费者的优化问题而推导出的，由于代表性消费者未来各状态下的消费就等于经济中的总消费，进而等于经济中各状态下的总禀赋，而且代表性消费的边际效用是一个减函数，所以影响资产价格的是资产回报率与未来总禀赋的协方差，而不是资产回报率自身的波动率；而CAPM则强调，影响资产价格的是资产收益率与市场收益率的协方差，即风险因子β，而不是资产回报率自身的波动率。
New_Result
- 研究能量受限的SWIPT无线通信网络中，基站采用MIMO多天线发送信号给用户节点，在有窃听节点的情况下，通过联合优化发射波束形成矢量、人工噪声协方差和接收PS比来最小化总发射功率，同时保证每个接收机的个体保密率和能量收集约束。(In the energy limited swipt wireless communication network, the base station uses MIMO multi antenna to send signals to user nodes. In t
多重分类算法
- 基于矩阵特征空间分解的方法。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。
基于遗传算法优化EKF算法的SOC估算
- 采用遗传算法对 EKF 中的系统噪声矩阵和测量矩阵的协方差进行在线优化，以实现在模型误差最小时对 SOC 进行在线估计(Genetic algorithm is used to optimize the covariance of system noise matrix and measurement matrix in EKF on-line, so as to realize the on-line estimation of SOC at the minimum model error)
matlab程序
- 主要功能： 1.完成传感器对目标状态的kalman滤波估计； 2.对传感器的状态估计进行SCC和CI融合； 3.画出位置及速度的估计和融合误差曲线、真实航迹及融合后航迹、K=1时刻的协方差椭圆(Main functions: 1. The Kalman filter estimation of the target state is completed; 2. The state estimation of sensors is fused by SCC and CI; 3. Draw the
MUSIC算法程序源代码
- 多重信号分类MUSIC算法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，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。
ESPRIT 算法程序源代码
- 旋转不变性子空间（ESPRIT）类算法需要对阵列接收数据协方差矩阵进行特征分解，利用接收数据协方差矩阵的信号子空间的旋转不变性。
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- （a）产生两个都具有200个二维向量的数据集和（注意：在生成数据集之前最好使用命令randn(‘seed’,0)初始化高斯随机生成器为0（或任意给定数值），这对结果的可重复性很重要）。向量的前半部分来自均值向量的正态分布，并且协方差矩阵。向量的后半部分来自均值向量的正态分布，并且协方差矩阵。其中是一个2*2的单位矩阵。 （b）在上述数据集上运用感知器算法，并且使用不同的初始向量初始化参数向量。 （c）测试每一次算法在和上的性能。 （d）画出数据集和，以及分类面。((a) Generate
L4_1
- a）产生两个都具有200个二维向量的数据集和（注意：在生成数据集之前最好使用命令randn(‘seed’,0)初始化高斯随机生成器为0（或任意给定数值），这对结果的可重复性很重要）。向量的前半部分来自均值向量的正态分布，并且协方差矩阵。向量的后半部分来自均值向量的正态分布，并且协方差矩阵。其中是一个2*2的单位矩阵。 （b）在上述数据集上和分别属于+1类和-1类，请在上述数据集的两类中各随机抽取150个样本作为训练集，运用Logistic regression算法得到的分类面，然后对余下的各5