GMM高斯混合模型 GMM的工具箱 功能比较强大，包含三个demo文件。Unzip the file and run 'demo1', 'demo2' or 'demo3' in Matlab.

GMR系统监控实现

matlab加密代码概率统计项目 项目描述：项目将初始化A5-GMR-1加密模块以测试LFSR的初始状态 旨在提供CSV文件形式的初始状态，以便在MATLAB中进行进一步分析。 文件注释： 所有名为“ osmo_”的文件都是osmocom-gmr项目中文件的稍作修改的版本。 这些文件已通过GNUv3许可证涵盖，该许可证的完整详细信息可在上获得。 文件的其余部分将被视为免费的，并且可以不受任何限制地进行修改，重新分发等。 请随时在github页面上直接发布有关使用我的代码的任何问题或疑虑。 使用此程序： 为了正确使用此程序，应安装osmocom-gmr项目代码，尤其是“ libosmocore”设置。 这是因为有称为的标头驻留在这组模块中。 请参阅有关此过程的更多信息。 <<<<<<<<当前正在进行中>>>>>>>>>

电子指南针设计系统采用了磁阻（GMR）传感器采集某一方向磁场强度后通过MCU控制器对其进行处理并显示上传，通过对电子指南针硬件电路和软件程序的分析，阐述了电子指南针基本的工作原理及实现。实际测试指南针模块精度达到1°，能够在LCD上显示当前方位并能通过键盘控制上传指南针处理得到的数据到上位机。 电子指南针的系统主要由前端磁阻传感器、磁场测量专用转换芯片、单片控制器、辅助扩展电路、人机界面以及系统电源几个部分组成，系统结构如图2.1所示。系统框图如下: 仿真电路 附件内容包括: 整个电路设计原理图和PCB源文件，用AD软件打开； 源程序； 硬件相关参考文档； proteus电路仿真； 论文分析； 注意:该设计非本人设计，仅供参考学习（具体附件内容详见附件内容）

GMM-GMR，高斯混合模型的Matlab程序，需要预先设定模型数目

GMM-GMR是一组Matlab函数，用于训练高斯混合模型（GMM）并通过高斯混合回归（GMR）检索广义数据。 它允许通过使用期望最大化 (EM) 迭代学习算法对高斯混合模型 (GMM) 中的任何数据集进行有效编码。 通过使用此模型，高斯混合回归 (GMR) 可用于通过指定所需输入来检索部分输出数据。 然后它作为一个泛化过程，计算关于部分观察数据的条件概率。 提供了一个样本来加载包含多个轨迹数据[t，x]的数据集，其中t是时间值，x是3D中的位置。 然后在 GMM 中对联合概率 p(t,x) 进行编码，GMR 用于检索 p(x|t)，即每个时间步的预期位置。 这用于检索提供的轨迹的平滑广义版本。 源代码是EPFL/CRC Press 出版的“Robot Programming by Demonstration: A Probabilistic Approach”一书中描述的算法的实现

利用高斯回归进行数据预测，有实例和注释，可供参考学习

利用高斯回归进行数据预测，有实例和注释，可供参考学习

全国电子设计大赛：巨磁电阻(GMR)角度传感器

em算法matlab代码通用汽车 高斯混合回归 这是基于高斯混合模型的回归算法的MatLab实现。 GMR使用EM算法来估计输入和输出变量之间的步进GMM。 为了进行预测，它使用了基于训练后的GMM模型的加权条件高斯分布。 它可以用于一个或多个输出。 运行ScriptDemo.m以查看示例。 此代码取决于NetLab工具箱。 它可以从以下位置免费获得：