matlab精度检验代码

在遥感数据处理研究中，高维高光谱数据的冗余信息和噪声严重影响高光谱数据的分类精度，针对此问题提出基于互信息波段选择和经验模态分解的高精度高光谱数据分类算法(MI-EMD-SVM)。分别采用基于互信息波段选择方法和经验模态分解实现对高光谱数据的冗余信息处理和特征提取，并获得处理后的高光谱数据X″。采用支持向量机分类算法对处理后的高光谱数据X″进行分类实验。仿真实验结果证实MI-EMD-SVM算法不仅提高高光谱数据分类精度，同时还减少支持向量数目，提高高光谱数据分类速度。

回顾Bagging算法 图示 随机采样 概念：随机采样(bootsrap)就是从我们的训练集里面采集固定个数的样本，但是每采集一个样本后，都将样本放回。 注意细节：对于我们的Bagging算法，一般会随机采集和训练集样本数m一样个

针对现有点云配准算法不能很好地同时解决点云模型变尺度和配准精度等问题,提出一种变尺度的两阶段点云模型配准算法。第一阶段加入动态的尺度因子,粗略估计并调整目标点云模型的尺度;然后将空间旋转变换三个角度进行格点划分,以30°为格点间距,这提高了算法的收敛速度并避免陷入局部最优,为第二阶段配准提供良好的初始位置。在尺度迭代最近点(SICP)算法基础上对第二阶段进行优化,以此对点云模型进行更加精准的匹配。对不同配准算法进行了综合对比实验,结果表明,在两个点云模型间存在较大刚体变换且尺度显著不同的情况下,所提算法的配准误差数量级为10 -30~10 -4。

关于chan 算法的定位精度分析，内置chan算法的matlab代码实现

结合SAR成像原理，在提出了基于DGPS/IMU数据的机载InSAR系统DEM三维坐标求解的基础上，推导出了基线长度、基线倾角、相位差、雷达天线到地面目标点的距离、雷达天线位置、中心多普勒频率及飞机飞行速度等因素误差对DEM精度的影响公式，分析讨论了机载InSAR系统影响精度的主要因素及系统可实现的性能情况，提出了机载InSAR系统部分设计建议，并使用实际的机载InSAR数据进行了试验。结果表明，本方法结果与实际试验统计的精度基本一致，影响精度的分析结论正确。

从基线沿水平向分解和沿视线向分解的InsAR基本原理出发，分析讨论了InSAR高度测量的精度，详细给出了分解时的斜距、基线、相位以及高度等量的误差之间互不影响和相互影响下对目标高度精度的影响公式。从公式表达可以看出。这些量独立时对目标高度精度的影响是不独立时的特殊情况。

matlab精度检验代码1.网络 审查： 很棒的项目 cosmiq Radiant MLHub开放库，用于地球观测机器学习。 [] 2.图像分类 数据集 每班图片 场景类 图片总数 空间分辨率（m） 图片大小 年 UC Merced土地使用 100 21岁 2100 0.3 256×256 2010年 WHU-RS19 〜50 19 1005 最高0.5 600×600 2010年 RSSCN7 400 7 2800 -- 400×400 2015年 RSC11 〜100 11 1232 0.2 512×512 2016年 西里湖 200 12 2400 2个 200×200 2016年 援助 200〜400 30 10000 0.5〜0.8 600×600 2017年 欧洲卫星 2000 2500 3000 10 27000 -- 64×64 2017年 NWPU-RESISC45 700 45 31500 〜30至0.2 256×256 2017年 模式网 800 38 30400 0.062〜4.693 256×256 2017年 RSI-CB RSI-CB128（〜800） R

windows自带的定时器精度一般在10ms量级，精确度不足，在部分需要高精度定时的应用场合中，需要一种更高精度的定时器。 该高精度定时器能提供约1ms的定时精度，在轻负荷条件下的定时精度较稳定。 关键的是，该定时器通过类封装后，使用方法与windows定时器类似。 本代码是原代码，属原创代码，是按照现实需求而开发的，具有很高的实用价值。

HX711如何配合STM32运行 与高精度改进