matlab代码sqrt Optimal-Estimate-BigHomework 姓名：刘振博 学号：2019201920 完成工作 一维状态量的KF仿真 二维状态量的EKF仿真 应用EKF实现2D-SLAM 一维状态量的KF仿真 系统建模： x+ = F_x *x + F_u * u + F_n * n y = H * x + v 其中： F_x = 1; F_u = 1; F_n = 1; u = 1； H = 0.5; Q = 1; R = 1; 状态先验： x = 0; P = 1e4; 仿真初值： X = 7; 仿真结果： 二维状态量的EKF仿真 系统模型： x+ = f ( x, u, n ) y = h ( x ) + v 系统定义： x = [px py vx vy]' y = [d, a]' u = [ax, ay]' n = [nx, ny]' v = [vd, va]' px+ = px + vx*dt py+ = py + vy*dt vx+ = vx + ax*dt + nx vy+ = vy + ay*dt + ny d = sqrt(px^2 + py^

用卷积滤波器matlab代码Tensorflow中的VDSR 使用非常深的卷积网络实现精确图像超分辨率的Tensorflow实现。 GT 双三次 神经网络 VDSR 实施细节 网络架构 层 层数 过滤器尺寸 输入，输出通道 激活功能 输入层 1个 3 x 3 （1，64） ReLU 隐藏层 18岁 3 x 3 （64，64） ReLU 输出层 1个 3 x 3 （64，1） -- 实施细节 损失函数 均方误差（Euclidean损失） 剩余学习 正则化 与原始纸张不同，不使用正则化 优化 权重初始化：He方法 偏差初始化：零初始化 亚当优化器 学习率：0.0001 纪元：60 批次大小：128 每个时期的迭代次数：6418 没有学习率衰减，使用了梯度裁剪 训练数据集 使用具有数据增强（旋转或翻转）的291个图像数据集 资料扩充 以（1.0，0.9）比例缩小 旋转（0、90、180、270）度 左右翻转 生成了超过700,000个补丁对（最大20GB） 安装 git clone https://github.com/jinsuyoo/VDSR-Tensorflow.git 要求 您需要执

背景分离matlab代码计算机视觉与模式识别 内容 1.关于此存储库 该存储库是基本计算机视觉和图像处理技术的集合。 算法的实现在MATLAB中。 2.直方图均衡 图像处理技术。 查看更多详细信息。 代码 3.对比度拉伸 图像处理技术。 查看更多详细信息。 代码 4.边缘检测 图像处理技术。 查看更多详细信息。 代码 5.去除背景 图像处理技术。 查看更多详细信息。 代码 6.背景前景分离 前景检测和背景减法是计算机视觉和图像处理中的主要任务。 查看更多详细信息。 代码

matlab代码影响AMEF-用于图像去雾的人工多重曝光融合 AMEF是一种快速除雾技术，可以将（模糊的）曝光不足的朦胧图像版本融合为单个无雾结果 描述 用于图像去雾的AMEF方法的Matlab实现，在以下内容中进行了介绍： Image Dehazing by Artificial Multi-Exposure Image Fusion Adrian Galdran Signal Processing, 149: 135-147, Aug. 2018. PDF ：遵循此 DOI ：遵循此 该代码的融合部分来自： “曝光融合”， 汤姆·梅滕斯（Tom Mertens），简·考茨（Jan Kautz）和弗兰克·范·瑞斯（Frank Van Reeth） 在Pacific Graphics 2007会议记录中 如果此代码对您有用，请考虑适当引用每项工作。 谢谢 ：） 指示 打开amef_demo.m m文件，然后修改图像名称以处理您自己的图像。 最相关的参数是clip_range ，在大多数实验中，论文clip_range其固定为c=0.010 ，但可以更改。 较大的clip_range会尝

基于RLS和LMS的自适应滤波器的MATLAB代码，带有中文注释

概率密度函数非参数估计matlab代码这是JAMS的Python软件包。 JAMS是一个通用的Python软件包，提供了不同类别的其他功能，例如读取不同的文件格式，朱利安日期例程或气象功能。 它有几个提供常数的子包，可与Eddy协方差数据和诸如EddySoft之类的软件一起使用，提供特殊功能或与scipy.optimize.fmin或scipy.optimize.curvefit一起使用的目标函数，等等。 由Matthias Cuntz创建于2009年6月在Helmholtz环境研究中心-UFZ，Permoserstr的计算水系统系工作。 15，04318莱比锡，德国 它是根据MIT许可证分发的（请参阅LICENSE文件和下面的文件）。 版权所有（c）2012-2019 Matthias Cuntz，Juliane Mai，Stephan Thober，Arndt Piayda 联系Matthias Cuntz-mc（at）macu（dot）de 安装 该库由git存储库维护，位于： https://github.com/mcuntz/jams_python/ 要使用它，请签出git仓

smote的matlab代码 DataMiningCase 流失预警模型（二分类），代码原型为本人在某银行做的流失模型，AUC：83%、召回率（覆盖率）：19.4%，精确率：85%（数据是外部数据/代码已脱敏） 你将习得：数据的处理、LightGBM、sklearn包（里面含有：GridSearchCV寻找最优参、StratifiedKFold分层5折切分、train_test_split单次数据切分等）、stacking模型融合、画AUC图、画混淆矩阵图，并输出预测名单。 告诉你：是什么（WHAT）、怎么做(HOW)、为什么这么做(WHY)。 注释覆盖率为80%左右，旨在帮助快速入门，新手级，持续更新，提供免费支持，只需要一颗star 该项目涉及的如下： 商业理解 数据理解 数据处理（数据准备） 特征工程（数据准备） 建立模型 模型融合 模型评估及实验 画图 说明 本专题并不用于商业用途，转载请注明本专题地址，如有侵权，请务必邮件通知作者。 本人水平有限，代码搬到外部环境难免有遗漏错误的地方，望不吝赐教，万分感谢。 有代码疑惑的地方也请找我。 Email：909336740@qq.c

本文主要对一个连续周期信号进行采样所得的有限离散周期信号进行离散傅里叶变换（DFT）变换，期间对用到的一些原理进行解释说明并有详细计算过程。基本包括了处理过程的所有细节，并有完整的matlab代码以及代码详细注释。

拣货路径优化matlab代码概述 Chapman 等人在提交给 IEEE Transactions on Automatic Control，2021 年 6 月的“通过状态空间增强进行风险敏感的安全分析”中介绍的用于生成图形和工件的分析代码。 依赖关系 计算环境 运行此存储库中的代码需要最新版本的 Matlab。 我们已经在 Windows 10 和 Red Hat Enterprise Linux Server 7.8 版上测试了这个存储库。 安装说明 下载此存储库的副本 使用是下载在 Matlab 中启动和运行所需的所有文件的副本的最简单方法。 我们针对 git v2.8.2.396 测试了这些指令。 这些文件将下载到名为RSSAVSA-2021的文件夹中。 从命令行界面，导航到要下载RSSAVSA-2021 的目录。 然后执行以下命令： git clone https://github.com/risk-sensitive-reachability/RSSAVSA-2021 设置您的 Matlab 工作区 要设置您的 Matlab 工作区： 导航到包含RSSAVSA-2021的

matlab tfp代码FUND 4.1 MN 的 Matlab 代码 FUND 是不确定性、谈判和分配的气候框架 要运行模型，请输入 FUND 2019 年 1 月 17 日：添加了结果文件 (sccnew.xlsx) 2019 年 1 月 6 日：删除了数据和代码中的错误； 添加了替代校准 2018 年 6 月 2 日：现在具有恒定的消费折扣率 2018 年 5 月 17 日：添加了 SSP 场景、新的影响模块 2014 年 9 月 24 日：将气候变化的总体和边际影响国有化 2014 年 9 月 2 日：国有化能源和二氧化碳数据和预测 2014 年 9 月 1 日：国有化 GDP 和 TFP 预测 2014 年 8 月 29 日：国有化人口数据和人口预测 2014 年 8 月 29 日：将全球版本复制到国家版本