文章针对高斯-牛顿迭代法和UofC（University of Calgary）模型，采用了联合高斯-牛顿迭代法和UofC模型的定位解算方法。对算法用GPS/BDS组合系统进行实测数据处理，分别与高斯-牛顿迭代法和采用UofC模型的定位解算方法做了比较。对比和分析了伪距联合单点定位算法在GPS、BDS、GPS/BDS组合系统三种模式下的单点定位精度。结果表明伪距联合单点定位算法在GPS/BDS组合系统中的单点定位精度有明显提高。

基于独立分量ICA的人脸检测源程序，Matlab版，注释详细，内附程序对应的IEEE论文

对称分量法 分析三相不平衡负载 正序 负序 零序

该模型从50 Hz分量中提取任意阶次的谐波。 您必须指定需要提取的谐波次数。 要使用此滤波器，提前了解系统中可能出现的谐波次数非常重要。

不同坐标系啊应力分量的坐标系转换-可以根据主应力求应力分量

提出一种基于三电平中点箝位(NPC)逆变器的零序分量注入型感应电动机矢量控制方案。系统中使用快速电流控制的直接转子磁链定向矢量控制模式,由于定子电流是由快速电流环控制,因此系统中不用使用定子电压方程,并且不需要解耦电路。转子磁链位置角由磁通模型计算得到。感应电动机由三电平NPC逆变器供电,三电平NPC逆变器由于开关器件的电压应力是传统两电平逆变器开关器件上电压应力的一半,所以适合用于中压调速系统。逆变器控制采用开关优化PWM算法,通过注入零序分量,不但优化功率器件的开关频率,而且可以稳定中点电位。仿真结果表明,该方法在三电平逆变器供电的感应电动机上有效地实现了矢量控制,并且具有很好的性能。

由分界面上磁场切向分量连续的边界条件得 由上式和式（6-82a），可解得反射系数和折射系数（refraction coefficient） （6-85a） （6-85b） 以上两式称为垂直极化波的菲涅耳(A. J. Fresnel)公式。两系数之间的关系如下 （6-85c）

保守值法matlab代码牛顿熵优化（NEO）ICA 使用二阶优化的大规模Infomax-ICA。 二次收敛 使用截断牛顿（又名无黑森州）优化，可以更快，更好地收敛。 这具有与通常的梯度下降方法相同的存储成本。 自适应小批量 使用近似似然的梯度/ hessian向量乘积的方差来调整迭代中的最小批量大小。 快速实施 该算法是使用BLAS，OpenMP和SSE内部函数为CPU实现的。 尽可能使用近似数学（）。 如果您的硬件不支持SSE内在函数，则NEO-ICA会退回到非矢量化代码。 多种语言 支持C ++，Python和MATLAB。 轻巧便携 可以与GCC 4.8+和MSVC 2015一起编译。 MATLAB绑定没有依赖性（链接到MATLAB的BLAS / LAPACK）。 Python绑定仅需要Numpy（链接到Numpy使用的BLAS / LAPACK） 1 。 C ++库仅需要BLAS / LAPACK 1 。 1 ICA通常涉及非常高而又瘦的矩阵。 在处理这些方面，MKL比竞争对手更胜一筹。 安装 Matlab ：将适用于{Linux，Windows 64-bits}的matlab

B=最大成分(A) 此功能查找网络中最大的连接组件。 输入 A 是网络的邻接矩阵。 输出 B 是最大组件中的节点列表。 A（B，B）将给予调整。 最大分量的矩阵。

局部均值分解算法，用于多分量信号的自适应分解，用于脑电信号处理、故障诊断等方面。局部均值分解算法，用于多分量信号的自适应分解，用于脑电信号处理、故障诊断等方面。 (LMD method)局部均值分解算法，用于多分量信号的自适应分解，用于脑电信号处理、故障诊断等方面。 (LMD method)