【资源内容介绍】：
【1】构建多目标相干信源阵列信号模型（UCA阵列）；
【2】UCA转ULA算法；
【3】基于最大特征矢量的均匀圆阵解相干算法；
【4】MUSIC估计算法；
【适应对象】：
雷达专业、阵列信号处理专业学生；
【资源特点】：
编程规范，注释明细；
【使用建议】：
此资源为较基础的空域信号处理算法，建议结合算法的理论知识，了解代码实现的技巧和过程。
【购前指南】：
此资源参考文献：
[1]李帅,陈辉,张佳佳.基于特征矢量重构的均匀圆阵解相干算法[J].空军预警学院学报,2016,30(03):157-161+172.
可以先通过文献确认是否需要此资源。
【关于售后】：
如果对代码有不理解的地方，可以在CSDN平台私信我，有时间都会回复。
感谢支持！
2022-06-04 14:03:48
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随机森林
这是 Spark 上随机森林算法的分布式实现。 这与 mllib 中可用的相同算法的实现不同。 在 mllib 中，随机森林算法是通过明智地拆分数据实例来实现的。 此实现是通过明智地拆分数据特征。 这种实现对于具有许多特征的数据非常有用。 我也做了一些即兴创作，删除了一些在这种实现方法中可以避免的类。 一个重要的改进是：现在，randomForest 的用户不需要提供 categoricalFeatureInfo（关于哪些是连续特征，一个分类特征包含多少类别的信息）作为输入。它现在被转换为一个 Option 这个实现会自动检测哪些是连续特征连续特征以及当 categoricalFeatureInfo 在用户输入中被指定为 None 时，分类特征包含多少个类别。
2022-06-04 03:47:54
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风力发电预测（两个风力发电场25台风力发电机2年发电数据），含风速、风向、外界温度等天气特征
2022-06-03 09:09:27
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Stitching 模块中对特征提取的封装解析
（以ORB 特性为例）
OpenCV 中Stitching 模块（图像拼接模块）的拼接过程可以用PipeLine 来进行描述，是一个比较复杂的过程。在这个过程中，特征提取是重要的一个部分。
由于OpenCV 发展到了3.X 以后，Stitching 模块的相关函数进行了重新封装，所以对于学习研究造成了一定困难。这里通过解析代码，研究Stitching 模块中的特征提取部分，并且和直接进行特征提取的相关函数进行比对。
2022-06-02 19:27:47
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openSMILE3.0版本在Windows系统的安装包
注：
官方资源的github地址：https://github.com/audeering/opensmile/releases/tag/v3.0.0
可以直接去官网下载
2022-06-02 09:10:46
13.71MB
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