Matlab代码,利用50组数据,每组10个卫星信号,最终得到精度信息和定位值,并且用MATLAB进行绘图,最终产生定位结果和定位精度。可以根据此来分析物体运动的大致过程
2023-03-30 21:29:40 132KB MATLAB GNSS 北斗 GPS
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智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码
2023-03-30 16:30:45 1.26MB
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本文介绍了一种利用最小二乘法求解仿射变换系数的方法,以将西南交通大学近景摄影测量像平面坐标系转换为屏幕坐标系为例。文章提供了C++和Matlab代码实现,其中包括了矩阵求逆的函数。
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间歇采样直接转发干扰,带脉压和MTD
2023-03-29 23:25:37 3KB Matlab Radar 间歇采样直接转发 LFM
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mfcc特征提取的matlab代码此软件包已弃用,不再维护,请改用神农: 安装: 简而言之,如果所有依赖项都安装在系统上,则可以在cli内安装feature_extraction : python setup.py build && python setup.py install 如果使用conda从源代码安装并且未安装依赖项,则可以执行以下操作: 来自github的gget feature_extraction : >> git clone https://github.com/bootphon/features_extraction 创建您的环境,例如,如果使用conda(使用来自的python 2.7 64-BIT) >> cd features_extraction >> conda create --name feat --file requirements.txt >> source activate feat 安装conda不可用的其他依赖项 (feat) >> pip install oct2py (feat) >> pip install git+http://git
2023-03-29 15:01:14 10.88MB 系统开源
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图像直方图均衡化算法matlab代码 DiscriminativeLowpassFiltering_with_CLAHE.m is the MATLAB implementation of my Masters thesis titled "Contrast enhancement with the noise removal by a discriminative filtering process", Concordia University, Montreal, Canada, 2012. In this thesis, a novel approach of low-pass filtering is developed based on multiple stages of median filtering and threshold based image clustering. The input of the filtering algorithm is a low contrast image which is first enhanced by a variant
2023-03-29 00:09:11 3KB 系统开源
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人脸图像特征提取matlab代码 《数字图像处理与机器视觉:Visual C++与Matlab实现》 各种标准图像处理算法(Matlab/Visual C++) 汽车牌照的投影失真校正(Matlab/Visual C++) 顶帽变换(Matlab/Visual C++) 主成份分析(Matlab) LBP特征提取(Matlab) 基于人工神经网络的数字识别系统(visual C++) 基于支持向量机的人脸识别系统(Matlab) 为想要了解数字图像处理与机器视觉领域的读者提供了一条扎实的进阶之路,从基本的图像处理算法,到投影校正、顶帽变换等高级应用,再到特征提取、分类器设计,以及像光学字符识别、人脸识别等综合案例,一步步地引导读者从阅读中获得知识,于实践中升华感悟。 Matoab与Visusl C++两种语言描述的无缝连接,体现出科学研究和工程实践在图像处理与机器视觉领域的完美结合。 该代码已经在VS2015x64 和 x86 下实验通过,很多基础的图像处理算法C++实现都在里面 MICROSOFT FOUNDATION CLASS LIBRARY : DIPDemo 《数字图像处理与
2023-03-28 19:28:48 598KB 系统开源
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两个相对竞争matlab代码 一夫一妻制的演变如何取决于人类的生活史? 一个数学模型。 在社会一夫一妻制的倾向方面,人类物种在其他类人猿中是独一无二的。 对这种演变的传统解释集中在父亲的照顾和我们后代的需求上。 然而,最近的研究对这一说法提出了挑战,认为雄性交配竞争确保每个雄性都面临着滥交和一夫一妻制策略之间的权衡。 这种权衡的最终结果取决于几个生活史参数,这些参数代表了生物过程发生的速度。 在本论文中,我们确定了在不同生活史参数下交配策略的演变,包括生育间隔、更年期年龄和人口寿命。 使用 ODE、数值方法和年龄结构的 PDE,我们开发了配对结合(社会一夫一妻制)和多重交配(滥交)的两性模型。 这些模型使我们能够确定配对结合取代多重交配作为雄性生殖努力的最佳分配所必需的生活史环境。 我们的结果表明,由于更年期和儿童死亡率,较慢的交配率与较短的女性生育能力相结合,提供了足够的进化偏差,使配对结合占主导地位。 另一方面,改变生育间隔的影响更为复杂,这表明人类学对配对结合进化的普遍解释比以前认为的更加微妙。 注意:每个模型的注释 MATLAB 和 Mathematica 代码在适当的文件夹中
2023-03-28 15:11:56 2.68MB 系统开源
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【BP预测】基于帝国企鹅算法优化BP神经网络实现数据预测附matlab代码
2023-03-28 15:05:44 837KB
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