gram_savitzky_golay 基于Gram多项式的Savitzky-Golay过滤的C ++实现，如 安装 从Ubunu包 # Make sure you have required tools sudo apt install apt-transport-https lsb-release ca-certificates gnupg # Add our key sudo apt-key adv --keyserver ' hkp://keyserver.ubuntu.com:80 ' --recv-key F6D3710D0B5016967A994DFFA650E12EFF6D3EDE # Add our repository echo " deb https://dl.bintray.com/arntanguy/ppa-head bionic main " | sudo t

电力系统继电保护中经常应用的滤波算法，基于电力系统电流信号的傅里叶变换。程序给出了算法的仿真实现。

Special Note for the PB UI Controls: PowerBuilder 9.0 - Theme support is intermittent and a fix is being investigated. - canvas.pbd must be distributed with your PowerBuilder 9.0 application along with the canvas.pbx file. PowerBuilder 11 - .Net Winforms - The PBCanvas.dll assembly must be added to and distributed with your application. - There is no need to distribute canvas.pbx with your application. - You must remove and re-add the reference to the PBCanvas.dll assembly to run the sample.

通过卡尔曼滤波进行有效GP回归 基于两篇论文的存储库，其中包含相对于同类项目的简单实现代码： [1] A.Carron，M.Todescato，R.Carli，L.Schenato，G.Pillonetto，机器学习遇到了Kalman Filtering ，《 2016年第55届决策与控制会议论文集》，第4594-4599页。 [2] M.Todescato，A.Carron，R.Carli，G.Pillonetto，L.Schenato，通过卡尔曼滤波的有效时空高斯回归，ArXiv：1705.01485，已提交JMLR。 PS。 该代码尽管基于上述论文中使用的代码，但与之稍有不同。 它是它的后来的改进和简化版本。 而且，此处仍未提供[2]中介绍的用于实现自适应方法的代码。 文件内容是很容易解释的（有关每个文件的简要介绍，请参考相应的帮助）： main.m：包含主程序 plotResul

matlab蔡氏混沌电路仿真代码 Discrete-Collaborative-Filtering in python This is implementation Discrete-Collaborative-Filtering in python refered as below links. Implementation DCF in matlab Original paper Hanwang Zhang, Fumin Shen, Wei Liu, Xiangnan He, Huanbo Luan, Tat-Seng Chua. "Dicrete Collaborative Filtering". SIGIR 2016 Dataset

经典beamforming、自适应滤波教材之matlab源代码。 Paulo S.R. Diniz编著的自适应滤波第四版（Adaptive filtering_Algorithms and Practical Implementation 4th），源代码——Blind_Adaptive_Filtering

卡尔曼滤波，最优滤波中的证明方法，以及正交投影方法的应用，更好的理解卡尔曼滤波，最小二乘和其他的滤波方法

泊松融合matlab代码HDR_and_ReflectionSuppress_Osmosis_Filtering 该存储库包含使用渗透过滤算法的 Matlab 实现，包括多重曝光融合和反射抑制。 渗透过滤是一种基于梯度的方法，它与泊松编辑相似但不同，有时可以作为其替代方法。 算法细节可以参考 中的参考资料。 在这个项目中，我们对最初被表述为泊松方程的两个问题使用渗透过滤，以展示渗透算法作为泊松求解器的替代方案的适用性。 我们使用梯度下降（Adam 优化器）来解决来自 中描述的渗透模型的变分能量。 多重曝光融合 (MEF) MEF 的代码包含在文件夹Osmosis_multi-exposure-fusion/ 中。 键入以下内容运行演示： osmosisFusion.m 该算法基于一些修改。 可以在 中找到我们方法的简要介绍。 渗透能的梯度列于方程式中。 (14) 在 . 结果 | 反射抑制 MEF 的代码包含在文件夹Osmosis_reflectionSuppresion/ 中。 键入以下内容运行演示： osmosis_reflectionSuppress.m 该算法基于（）。 通过将

卡尔曼的论文，卡尔曼滤波器第一次在此论文中提出。

粒子过滤和平滑示例代码 这些示例代码说明了本杰明·伯恩（Benjamin Born / Johannes Pfeifer）（2014）：“政策风险与商业周期”，货币经济学杂志，第68页，第68-85页中使用的方法。 可以根据您的需要随意修改和修改代码，但请公平对待并确认出处。 我们自己从Andreasen，Martin M.（2011）的粒子过滤器实现中受益：“非线性DSGE模型和优化的中心差分粒子过滤器”，《经济动力与控制》，35（10），第1671-页1695 可以使用以下文件： 模拟AR1-随机波动过程 使用自举（SIR）粒子滤波器在AR1随机波动率模型上运行Metropolis-Hastings算法以评估可能性 Run Doucet等。 al。 粒子平滑剂 怎么跑 要运行的主要文件是：run_filter_and_smoother_AR1.m 参考： 粒子滤波器遵循Arula