计算用于虹膜识别的 Dual-Hahn 矩。

这是T Katayama 在2005年写的关于系统辨识的英语书籍，里面介绍了子空间辨识的材料，是一个新的辨识算法。非常适合用状态方程表示的系统的辨识问题。适合高年级的阅读。

在这个模拟中，我提出了一个基于 simulink 的最小均方 (LMS) 算法实现，用于系统识别问题。 LMS 算法是使用基本块实现的。

matlab灰色关联度代码印度硬币面额识别 MATLAB中用于识别印度硬币面额的程序 方法 图像采集。 将RGB转换为灰色。 应用高斯滤波器。 应用Canny Edge Detection。 将相关系数因子与数据集结合起来。 运行命令 在MATLAB中打开代码。 运行代码。 选择要输入的图像。

System_Identification：使用MATLAB System Identification Toolbox和PID参数调整

系泊系统matlab代码自回归系统的倒谱识别 自回归系统倒谱识别论文随附的数字插图代码。 概括 此存储库中的（Matlab）代码重新创建了手稿“自回归系统的倒谱识别”中的数值示例，其预印本可以在 Oliver Lauwers、Christof Vermeersch 和 Bart De Moor 上找到，该手稿开发了一种新颖的、极其高效的系统识别技术，从输入和输出信号的功率倒谱开始估计系统的差分方程。 该算法然后由一组差分方程的精确解组成。 这份手稿已发送至 Automatica 以供考虑出版。 有几个数值示例可用： 一个简单的数值说明，由一个完全已知的合成模型组成。 我们模拟输入和输出数据，并识别系统，以与原始系统进行比较。 一个带有合成数据的示例，以显示鲁棒性和收敛行为。 一个示例显示了倒谱系统识别技术的改进偏置行为，用于识别来自同一系统的一组信号的代表性动态。 尤尔太阳黑子数的历史、规范现实数据集。 通过自回归模型进行结构健康监测的实际应用。 请记住，此代码并不意味着是一个完整的软件包，而只是作为前面提到的手稿随附的插图。 参考 使用此代码或讨论倒谱系统识别结果时，请参阅 。 结构

这是我找了好久的一本书,我觉得非常好,发来与大家分享.

自述文件 方法 方法描述于： 用例 方法用于： 如何设置？ 为避免安装问题，建议使用virtualenv Python虚拟环境。 然后使用pip安装所有依赖项（numpy，scipy，matplotlib，netCDF4等），例如： pip install numpy scipy netCDF4 matplotlib opencv-python pyyaml pint polygon3 然后运行以下命令以安装涡流跟踪器： python setup.py install 工具库 基于PY涡流跟踪器模块上的几个例子是 。 快速使用 EddyId share/nrt_global_allsat_phy_l4_20190223_20190226.nc 20190223 adt ugos vgos longitude latitude ./ -v INFO 进行识别，然后： EddyT

Dog Breed Identification

44-STM32F429_IDENTIFICATION.7z