加权移动平均滤波源程序-wmedfilt1.m 这个帖子传的才是此源程序，前一个帖子传错啦！不好意思哈~

 节点定位技术是无线传感器网络的关键技术之一。质心定位算法是指节点依靠无线传感器网络的连通性进行定位，定位误差较大。为了提高定位精度，鉴于质心定位算法受环境影响较小，基于RSSI的定位技术使用方便的特点，文中提出了基于RSSI的一种优化加权质心定位算法。通过RSSI测距，结合优化后的加权质心定位算法，确定节点位置。仿真结果表明，该算法降低了定位的平均误差，可以提高定位精度。

数字图像邻域平均法去噪的实现，算法：加权中值滤波，自带[PSNR, MSE] = psnr(X, Y)函数

P4码窗函数加权法抑制旁瓣matlab仿真，例子中为汉宁窗，可以修改为海明窗(hamming)布莱克曼窗（blackman）等其他窗函数。

介绍VB如果使用函数的案例

使用STM32F407，八个超声波HC-SR04融合，并且经过加权递推平均滤波法滤波，串口显示测距结果

针对高端制造业客户需求数据庞大、需求间相关关系复杂的问题，提出了基于加权网络的客户需求聚类方法。将客户需求看做加权网络的节点，将客户需求之间的相关关系看做加权网络的边，构建客户需求的加权网络，并在加权网络的基础上结合聚类算法对客户需求进行聚类处理，从而将杂乱无章的客户需求根据相关程度进行分类。考虑到需求之间关系的主观性和模糊性，采用三角模糊数来量化加权网络的边权，最后以客户对塔式起重机的需求为例对所提方法的有效性进行了验证。

针对基于最小二乘的常规井筒变形监测算法中,系数矩阵往往包含观测值误差影响,难以解算出井筒变形最优解,提出一种抗差加权整体最小二乘算法。该算法通过同时对待求参数和系数矩阵进行估计,克服常规最小二乘系数矩阵受观测值随机误差影响;同时结合IGGⅢ三段权函数抗差因子,调整各观测值权函数,消除观测值粗差对最终变形估计值的影响,得到最优的井筒变形值。最后分别采用模拟和实测井筒数据对算法进行了验证,结果表明:当观测值含有随机误差时,整体最小二乘算法优于最小二乘,但都无法抵御观测粗差影响;抗差加权整体最小二乘算法可以有效抵御观测粗差,修正观测随机误差影响,且精度优于抗差最小二乘;采用抗差加权整体最小二乘算法对实测井筒变形数据进行解算结果与实际相符,可以增强变形监测结果的可靠性,提高井筒变形量精度。

基于最优权重的加权最小二乘状态估计

自写文档配套程序，文档链接如下： https://blog.csdn.net/weixin_36815313/article/details/110562764