Cauchy分布MATLAB代码，需要自己设置均值和标准差。

序贯蒙特卡洛matlab代码比比斯 版本：0.11.0 上次修改时间：2017-01-31 维护者： 执照：GPL-3 网站： Biips是用于与相互作用的粒子系统（也称为顺序蒙特卡洛（SMC）方法）进行贝叶斯推理的通用软件。 由于其自动的“黑匣子”推理引擎，它旨在将这些方法的使用推广给非统计学家和学生。 它借鉴了BUGS / JAGS软件，该软件广泛用于贝叶斯统计，具有图形模型的统计建模以及与描述相关的语言。 语境 贝叶斯推断包括在给定一组观测值的情况下，近似未知参数相关的条件概率定律。 以上述公式为基础，可以解决许多问题，例如非监督分类，过滤等。 潜在概率定律虽然对于一般情况无法通过分析方式进行计算，但是可以使用蒙特卡洛·马尔可夫链（MCMC）方法进行近似。 由于BUGS软件和WinBUGS图形界面，这些方法在贝叶斯推理中很受欢迎。 由于最近的研究成果不断涌现，因此与经典的MCMC方法相比，基于粒子的交互算法（又称为顺序蒙特卡洛（SMC）方法，其中最常见的实现是粒子滤波器）被证明具有优越的性能。 此外，交互粒子算法非常适合于动态估计问题，例如在过滤，跟踪或分类问题中遇到的问题。 它

异常值matlab代码RFM-SCAN：使用带有大量异常值的空间聚类进行稳健的特征匹配 (TIP2020) 在 Matlab 2016b 上成功测试。 如果您将此存储库中的代码用作已发布研究项目的一部分，请引用本文。 姜星宇、马佳一、姜俊军和郭小杰。 “使用带有大量异常值的空间聚类进行鲁棒特征匹配”，IEEE 图像处理汇刊，2020 年。

毫米波雷达和视觉传感器融合的检测仿真matlab代码。。 资源里面部分代码展示： sensors=cell(8,1); %设置位于汽车前保险杠中央的前向远程毫米波雷达 sensors{1}=radarDetectionGenerator("SensorIndex",1,"Height",0.2,"MaxRange",174,... "SensorLocation",[egoCar.Wheelbase+ egoCar.FrontOverhang,0],"FieldOfView",[20,5]); %设置位于汽车后保险杠中央的前向远程毫米波雷达 sensors{2}=radarDetectionGenerator("SensorIndex",2,"Height",0.2,"Yaw",180,... "SensorLocation",[-egoCar.RearOverhang,0],"MaxRange",174,"FieldOfView",[20,5]);

此代码提供具有第一条线性样条的二次样条插值。 在前两行中，用户必须插入数据点 (x)、(y)，然后执行程序。 此代码的输出是向量（Coeff）中的二次方程系数，该系数按[a1; b1; c1; a2; b2; c2 .... ,, an; bn; cn]排序。 生成的图包含红色圆圈中的插值数据，二次样条。

014_基于径向基函数神经网络(RBF)的数据分类预测 Matlab代码实现过程，调用newrbe函数实现

场线环路matlab代码刘维尔-冯-诺依曼-Matlab 由 Marcin Konowalczyk 和 Gabriel Moise 撰写。 . 牛津大学； 2017年 此脚本通过密度矩阵的传播执行具有代表性的刘维尔·冯·诺依曼模拟。 用于模拟的量子力学系统由三个自旋组成：电子 (A,B) 和原子核 (C)。 只有一个电子通过hfc指定的超精细耦合耦合到原子核 (AC)。 该系统还受到由B0指定的外部磁场的影响。 计算针对T指定的时间点运行。 该代码旨在用于了解自旋化学的基础知识，而不是用作模拟工具。 它被大量评论。 要使用它，应该逐行阅读以了解它的作用。

暗通道matlab代码低照度图像增强上的出版物 关于低照度图像增强的出版物合集 1图像质量指标 PSNR（峰值信噪比）[论文] [matlab代码] [python代码] SSIM（结构相似性）[论文] [matlab代码] [python代码] VIF（视觉质量）[纸张] [代码] FSIM（功能相似性）[论文] [代码] NIQE（自然度图像质量评估器）[论文] [matlab代码] [python代码] 2数据集 bmvc2018 [] [] 3篇论文 2020年 通过边缘增强型多重曝光融合网络（AAAI 2020）实现EEMEFN微光图像增强[论文] [代码] 科莫尔·穆里亚（Komal Mourya）等。学习在黑暗中观看的技术：一项调查[] [代码] [网络] 2019年 使用深度照明估计的曝光不足照片增强（CVPR 2019）[] [代码] 江海洋，郑银强，学习在黑暗中看运动物体（ICCV2019）[] [代码] [网络] 陈晨，陈启峰，敏敏，弗拉德·科顿，在黑暗中看见运动（ICCV2019）[] [code] [web] 2018年 用于弱光增强的深度Retinex分解[

紫外线matlab代码艾达网 AdaNet：人工神经网络的自适应结构学习 参考资料：Cortes, C., Gonzalvo, X., Kuznetsov, V., Mohri, M. & Yang, S.. (2017)。 AdaNet：人工神经网络的自适应结构学习。 第 34 届机器学习国际会议论文集，PMLR 70:874-883 这个 Python 项目旨在实现 AdaNet 的 API，使用基于文章的算法：简而言之，这个模型正在根据它适合的数据复杂性从头构建一个神经网络， 这就是它命名为自适应模型的原因。 对于这个实现，手头的问题总是一个二元分类。 在拟合操作期间，它将构建隐藏层和每层中的神经元数量。 决定是更深（添加隐藏层）还是更宽（将神经元添加到现有层）， 或者更新现有的神经元权重以封闭的计算形式完成（通过使用巴拿赫空间对偶）文章中所示。 最后，它将优化最佳神经元（添加或现有）的权重，更新参数并进行迭代。 文章讲了AdaNet的几个变种，这是AdaNet.CVX的实现， 在附录 C 中解释 - 以封闭形式解决每个步骤中的凸子问题。 文章 [v.1] 的先前版本中显示了对该

卫星轨道模拟 Matlab代码，使用近似导数模拟卫星的轨道运动