这个 Matlab/Octave 库是在我在芬兰阿尔托大学 [通信声学研究小组] ( http://spa.aalto.fi/en/research/research_groups/communication_acoustics/ ) 的博士研究期间开发的。 如果你想参考代码，你可以参考我在[这里]发表的论文（ https://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/22499）： Archontis Politis，用于参数化空间音频技术的麦克风阵列处理，2016 年芬兰阿尔托大学信号处理与声学系博士论文＃＃ 描述 这是一个紧凑的 Matlab/Octave 库，实现了最常见的操作与高阶 Ambisonics (HOA) 相关联，它指的是一组用于捕捉、操作和再现的空间音频技术声音场景，基于声场的球面傅立叶展开。 该库的大部分功能都在包含的脚本 TEST_A

exe文件直接运行后可以拿到文档和工具箱，Matlab高阶频谱分析工具箱（完整版：m文件和说明文档） 傅里叶变换 FFT分析

文件内容包括：LD3320-Board-用户手册+原理图+高阶+简明调试步骤+开发手册+应用场景+辅助说明

针对容积卡尔曼滤波在系统状态突变时滤波精度下降的问题，结合广义高阶容积卡尔曼滤波和强跟踪滤波算法，提出了一种自适应广义高阶容积卡尔曼滤波（AGHCKF）方法。采用广义高阶容积准则和矩阵对角化变换，以提高算法的滤波精度和稳定性。引入强跟踪滤波，利用渐消因子在线修正预测误差协方差阵，强迫残差序列正交，以增强算法应对系统状态突变等不确定因素的能力。将提出的AGHCKF算法应用于带有未知状态突变的机动目标跟踪问题并进行数值仿真，结果表明，AGHCKF在系统状态突变时能保证较高的滤波精度，具有较强的鲁棒性和系统自适应能力。

基于MapReduce的高阶矩阵乘法分布式并行算法研究

课程分享——Shell 高阶开发实战，轻松应对集群化，分布式环境。共7章，2022年2月完结。 这是一门专为开发、测试及运维人员设计的 Shell 进阶实战课，结合讲师多年丰富的集群、分布式等复杂场景实战经验，带你系统掌握 Shell 高阶技能，让你能够轻松解决企业实际遇到的 Shell 相关开发与运维难题，早日成为更优秀的刚需人才！

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iOS-RAC-高阶函数-带注释

1. slope_x.mat 2. slope_y.mat 3. 基于有限差分的高阶迭代最小二乘积分的波前重构算法.m

本文研究了具有交易成本的高阶矩投资组合优化模型。 该模型以峰度为目标函数，以偏度，方差，均值和交易成本为约束条件。 由于优化问题是高阶且非凸的，因此给模型的求解带来了一些困难。 因此，本文利用矩矩阵理论将优化问题转化为半定矩阵优化问题，并加以解决。 通过对中国证券市场中四种风险资产的研究，发现交易成本是投资组合模型研究的重要组成部分。 此外，敏感性分析表明，峰度和偏度与均值和方差不变呈正相关。 当均值和偏度恒定时，峰度和方差正相关。 当均值和偏度保持不变时，四阶标准中心矩和方差呈负相关。