加权叠加摘要：使用常用测量比例叠加多个栅格数据，并根据各栅格数据的重要性分配权重。

用于构建 NVG 的快速 (Divide&Conquer) 算法的 MATLAB 实现。 需要序列和时间向量作为输入。 对称邻接矩阵作为输出返回。 如果有任何问题或兼容性问题，请告诉我。 如果您使用此代码，请引用 Iacobello，G。等。 (2021)。 流体力学杂志， 918，A13。 Iacobello, G. 等人（2019 年）。 物理评论流体，4（10），104501。 其他参考资料： 拉卡萨，L.，等。 (2008)。 美国国家科学院院刊，105（13），4972-4975。 Lan, X., 等。 （2015）。 混沌，25（8），083105。

基于RSSI的加权质心定位算法的实现 加权质心定位算法

目前的代码是一个 Matlab 函数，它提供了单音信号频率的测量。 该测量基于信号的离散傅立叶变换 (DFT) 和两步估计程序，包括经典的最大似然 (ML) 粗略估计和作者对频率指数的加权平均 (WA) 更精细估计，使修改后的信号周期图最大化。 该方法可用于任何类型的平稳周期信号（例如，正弦波、矩形、三角形等）的频率估计。 为了阐明该功能的使用，给出了一个例子。 为了方便起见，在函数的开头给出了输入和输出参数。 该代码基于以下内容中描述的理论： [1] H. Zhivomirov、I. Nedelchev、R. Vasilev。 一种单音频率估计方法。 罗马尼亚声学与振动杂志，ISSN：1584-7284，卷。 XIII, No. 1, pp. 20-24, 2016. ( http://www.sra.ro/Arhiva/2016/nr1/Paper_4_page20-24.pd

论文研究-时空地理加权回归模型的时空非平稳性检验.pdf,  针对时空地理加权回归模型,通过时空加权距离构造权重矩阵,采用地理加权拟合技术得到回归系数的逐点估计. 构造合适的统计量对回归系数进行关于时间和空间的非平稳性检验,利用三阶矩χ2逼近方法计算检验的p值. 最后,模拟算例和实际例子都说明该检验方法的有效性.

在红外（IR）图像序列中检测小目标是红外制导系统中的一项重要任务。 复杂背景的杂物通常会淹没小目标，从而使检测变得困难。 在复杂背景下实现高检测率和低误报率是一个主要问题。 我们提出了一种使用我们新的均匀性加权局部对比度测量（HWLCM）的红外小目标检测方法。 受人类视觉系统（HVS）确定显着性特征的能力启发，我们实现了使用中心和周围区域的局部对比特征以及周围区域的加权同质性特征来增强目标，同时抑制复杂区域的方法。背景。 我们的方法将每个图像分为带有滑动窗口的块，并为其计算HWLCM。 HWLCM可以增强实际目标并同时抑制干扰。 我们将自适应阈值应用于目标区域提取以进一步优化结果。 我们的实验结果表明，我们提出的方法比六种可比方法更有效，特别是在信号杂波增益（SCRG）和背景抑制因子（BSF）指标方面。

本程序模拟时间尺度算法，包括自然卡尔曼、卡尔曼加权、约化卡尔曼加权

信号相位加权叠加方法程序

网络分簇支持资源空间复用，能增大系统容量；簇头构成虚拟骨干网，能降低路由开销；但簇生成和维护涉及信息交互，会增加通信开销，良好的分簇算法是维持簇稳定的关键。针对移动ad hoc网络，提出一种多参数加权分簇算法。该算法综合考虑节点剩余能量、邻居节点数和节点移动性，分别针对随机步行移动网络和参考点群组移动网络设计不同的节点稳定性参数，在随机步行移动网络中利用剩余能量参数、邻居节点参数和相对稳定性参数加权构成稳定性参数，而在参考点群组移动网络中采用剩余能量参数、邻居节点参数和移动相关性参数加权构成稳定性参数。仿

本代码是一个 Matlab 函数，它通过频谱处理提供给定信号的 A 加权。 为了阐明该功能的使用，给出了一个例子。 为了方便起见，在函数的开头给出了输入和输出参数。 该代码基于以下内容中描述的理论： [1] 声学测量加权网络的设计响应 ANSI S1.42-2001。 华盛顿，美国国家标准协会，2001 年。 [2] 电声声级计第 1 部分：规范 IEC 61672-1:2002。 日内瓦，国际电工委员会，2002 年。