存在未知非均匀噪声时用于DOA估计的简单方法

基于半监督K-means的主动学习聚类算法 ，孙凯，孟祥武，针对K-means算法对初始聚类中心敏感，针对不规则聚类簇效果较差的缺点，提出了一种基于半监督K-means的主动学习算法。为了针对指定的k

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无噪声电源并非是偶然设计出来的。一种好的电源布局是在设计时最大程度的缩短实验时间。花费数分钟甚至是数小时的时间来仔细查看电源布局，便可以省去数天的故障排查时间。

随着GPS设备，卫星和无线通信技术的飞速发展，产生了许多轨迹数据。 因此，处理和分析轨迹数据已成为热门话题。 提出了一种基于卡尔曼滤波，道格拉斯-皮克算法和角点的改进的噪声滤波，轨迹压缩和轨迹分割方法。 首先，卡尔曼滤波器用于过滤轨迹中的噪声，并在方向变化大于阈值的点上做标记。 其次，将Douglas-Peucker算法与“滑动窗口”算法结合起来以近似轨迹。 第三，根据拐角和预定拐角阈值将轨迹分割成轨迹分割集。 在真实数据集上的实验证明了改进方法的有效性和有效性，获得了良好的噪声过滤和轨迹段结果，具有实际意义。

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