利用matlab实现高斯伪谱法的火箭飞行轨迹模拟

本人利用matlab 编写的伪距单点定位，包含rinex 导航文件和观测文件读取的新方法，独立与定位程序之外。在单点定位的同时还进行了地球自转改正，卫星钟误差改正，接收机钟误差改正，地球自转改正，相对效应改正，电离层改正和对流层改正、额外部分还进行了简单的卡尔曼滤波处理定位结果。

3.1.2 FFT (1) 仿真输出波形目标速度：50m/s 目标距离：5000m仿真结果验证：X轴对应速度：，速度误差为0.24m/s,小于最小分辨的1.5m

传统盲源分离算法消除眼电伪迹须用到两个眼电信号作为参考，但在采集眼电信号时易给被试带来不适产生噪声，且识别时需要人为辨别，为了解决这些问题，提出一种基于FastICA的眼电伪迹自动去除方法。该方法先计算出FastICA提取出的各独立成分与GFP（Global Field Power）值的相关系数，再比较相关系数，将其绝对值最大所对应的独立成分识别为眼电伪迹独立成分，最后把该独立成分置零重构干净的脑电信号，实现眼电伪迹的自动去除。通过自采的30例脑电数据实验结果表明：该方法能完全自动地去除眼电伪迹成分并有效保留其他脑电成分，且快速准确，适用于实时场合。

2.1 分治策略的基本思想 2.1.1 分治算法的一般性描述 2.2 分治算法的分析 2.3 改进分治算法的途径(不做要求) 2.3.1 通过代数变换减少子问题个数 2.3.2 利用预处理减少递归内部的计算量 2.4 典型实例 2.4.1 求最大最小元 2.4.2 排序问题 2.4.3 选择问题

该程序主要用于rinex3版本的文件读取，其中需要做一些更改，详细见代码上注释，最终获得的结果是双频观测中的两个载波相位及其对应的伪距值，看不懂的可以私聊我，看到的话会回复

可以伪关机插件关机重启、支持所有用checkra1n越狱的设备包括iPhone\iPad、支持iPhone5s~X的所有型号，支持iPad mini2/3/4，支持iPad Air1、iPad Air2，支持iPad Pro1、2。支持iOS 12.3~13.6的处理器芯片为A7~A11所有设备。

快速排序算法是在所有数量级为（o（nlogn））的排序算法中其平均性能最好

基于区域的图像分割基本上已由 Chan-Vese (CV) 模型解决。 然而，当图像受到超过实际图像对比度的伪影（异常值）和光照偏差的影响时，该模型会失败。 在这里，我们实现了一个用于分割此类图像的模型。 在单个能量函数中，我们引入了 1) 防止强度异常值扭曲分割的动态伪像类，以及 2) 以 Retinex 方式，我们将图像分解为分段常数结构部分和平滑偏置部分。 然后，CV 分割项仅作用于结构，并且仅作用于未被识别为工件的区域。 分割使用相场参数化，并使用阈值动态有效地最小化。 有关理论和算法的完整描述，请参阅 D. Zosso、J. An、J. Stevick、N. Takaki、M. Weiss、LS Slaughter、HH Cao 的论文“Image Segmentation with Dynamic Artifacts Detection and Bias Correction”

iis伪静态在.Net程序，进行url变成伪静态的时候安装使用