在液晶相控阵中，由于电压量化、边缘效应、液晶器件制造工艺等因素的影响，导致实际的波前相位面与理想的波阵面存在误差。因此，在应用中要依据实际出射相位与理想出射相位的偏差，反复地修正加载电压，对入射激光波前进行相位调制，以此来满足视场域内波束扫描的需要，这也是液晶相控阵波束控制技术研究的关键问题。为解决上述问题，提出了一种波前相位恢复算法。该算法利用三个输出面的幅度信息迭代计算出波前相位分布，相比只用两个输出面幅度信息的相位恢复算法，该算法具有较高的精确度。同时，该算法利用角谱理论处理输出面的光场传播过程，使得所得到的恢复结果更加精确。仿真实验进一步表明，这种算法在精确度、效率上同时具有优势。

自适应声反馈抑制算法的研究.kdh )，dsp实现自适应滤波，算法很好

捷联惯导（ Strapdown Inertial Navigation System, SINS）是一种现代导航技术，它将惯性测量单元（IMU）直接安装在飞行器或车辆上，连续地提供位置、速度和姿态信息。严恭敏老师的MATLAB仿真程序旨在帮助学习者深入理解捷联惯导算法和组合导航原理。下面，我们将详细探讨相关知识点。 一、捷联惯导系统的基本原理 1. 惯性测量单元（IMU）：IMU包含加速度计和陀螺仪，用于测量物体的加速度和角速度。加速度计检测物体线性加速度，陀螺仪测量物体的旋转速率。 2. 基于牛顿第二定律和欧拉运动方程：通过IMU的数据，可以推算出物体的位置、速度和姿态变化。 二、捷联惯导算法 1. 数据融合：由于IMU存在误差，需要采用数据融合算法，如卡尔曼滤波，来校正和融合不同传感器的数据，提高导航精度。 2. 无漂移算法：包括零速度更新（ZUPT）、重力辅助更新等，用于减小加速度计的漂移误差。 3. 姿态解算：利用陀螺仪数据进行姿态更新，常见的有四元数法、欧拉角法等。 三、MATLAB仿真的重要性 1. 理论验证：通过MATLAB仿真，可以直观验证捷联惯导算法的正确性，理解其工作过程。 2. 参数敏感性分析：可以研究不同参数对系统性能的影响，优化算法设计。 3. 故障模拟：仿真可以帮助我们预估和处理传感器故障情况，提高系统的鲁棒性。 四、组合导航原理 1. 组合导航：结合多种导航系统（如GPS、磁罗盘、星光导航等），实现优势互补，提高整体导航性能。 2. 误差模型：理解和建立各种传感器的误差模型是组合导航的关键，这包括随机噪声、系统偏差等。 3. 信息融合：使用信息融合技术（如扩展卡尔曼滤波EKF）将不同传感器的数据有效结合。 五、MATLAB仿真程序的结构 严恭敏老师的MATLAB程序可能包含了以下模块： 1. 数据采集模块：模拟IMU输出，包含加速度和角速度信号。 2. 导航解算模块：执行惯性导航计算，包括位置、速度和姿态更新。 3. 数据融合模块：实现卡尔曼滤波或其他滤波算法，对传感器数据进行平滑处理。 4. 误差分析模块：评估和展示导航误差，分析系统性能。 5. 可视化模块：将仿真结果以图形方式展示，便于理解和分析。 通过这样的MATLAB仿真，学习者可以深入探究捷联惯导系统的动态行为，掌握核心算法，并提升在实际工程应用中的问题解决能力。同时，这个仿真环境也为教学和研究提供了宝贵的实践平台。

python实现svm支持向量机算法代码，数据集随机生成

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既然让我讲两句，我就讲两句 告别你那些线性插值、均值填补、删除之类的缺失值处理方法吧。 下载了我的程序，那么在分分钟就可以解决你的缺失值处理问题。 自从我学会了随机森林填补缺失值的方法，妈妈打我再也不疼了，导儿夸我越来越懂数据了 正经人： 1.代码基于python实现，模块是sklearn 2.可用于含被解释变量（无缺失）的任何变量缺失值填充

原作者没有给使用方法，我加了run.js和html的引用方法

基于深度学习的复杂行车环境视觉感知算法研究_屈治华.caj

在图像平滑处理过程中,如何设计保持图像边缘和纹理细节的数字图像去噪滤波器一直是人们关注的热点问题。本文在统一描述数字全变差滤波算法(DTV)和数字双边全变差算法(DBTV)的滤波机制的基础上,利用图像像素间的近-远程相关性,分别定义近程相关性和远程相关性两个度量,建立了一种非局部图像滤波自适应双边加权机制,提出一种同时适合高斯噪声和脉冲噪声的非局部数字全变差滤波算法(NLTV)。实验验证了新算法在抑制噪声的同时具有较好的边缘细节和纹理保持性能。

主要内容：本文详细介绍了在MATLAB环境中通过鲸鱼优化算法(WOA)来优化卷积长短期记忆网络（CNN-LSTM）以实现高效的数据分类与预测的方法。项目不仅提供了理论概述和设计思路，还包含了完整代码及合成数据样本。涵盖了从基础知识到模型优化的设计流程。 适合人群：对于深度学习及机器学习感兴趣的研究员和工程师。 使用场景及目标：适用于各种类型数据的分类及预处理，在需要进行复杂数据集处理的情况下能提供更好的预测效果。 其他说明：文中给出了详细的设计指导和具体的执行脚本，方便读者理解和实践。同时，项目允许在特定应用场景下定制和调参，增强了方法的实用性。