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方差端點

  • 基于交互式多模型粒子濾波的相控陣雷達自適應采樣

    為有效合理利用雷達資源和解決雷達測量值與運動狀態(tài)間的非線性關系以及目標狀態(tài)本身可能出現(xiàn)的非線性,提出了一種基于交互式多模型粒子濾波(IMMPF)的相控陣雷達自適應采樣目標跟蹤方法。將交互式多模型粒子濾波一步預測值的后驗克拉美羅矩陣代替預測協(xié)方差矩陣,通過該矩陣的跡與某一門限值比較來更新采樣周期以適應目標運動狀態(tài)的變化。將該方法與基于量測轉換的IMM自適應采樣算法進行仿真實驗,表明了該算法的有效性。

    標簽: 交互式 多模型 粒子濾波 相控陣雷達

    上傳時間: 2013-10-09

    上傳用戶:1037540470

  • 國外游戲開發(fā)者雜志2002年第九期配套代碼

    國外游戲開發(fā)者雜志2002年第九期配套代碼,包含Jeff Lander關于繩索橋的模擬程序代碼和Jonathan Blow的關于點之間計算協(xié)方差的例子

    標簽: 2002 開發(fā)者 代碼

    上傳時間: 2013-12-23

    上傳用戶:彭玖華

  • 這個程序對于輸入的一系列浮點數(shù)

    這個程序對于輸入的一系列浮點數(shù),求出其平均值 M,方差 S^2,標準差 S

    標簽: 程序 浮點數(shù) 輸入

    上傳時間: 2014-01-12

    上傳用戶:大融融rr

  • 本書共分6篇

    本書共分6篇,第1篇統(tǒng)計學基礎知識與SAS軟件應用技巧,介紹了統(tǒng)計學的基本概念和學習方法、試驗設計入門、統(tǒng)計描述、SAS軟件應用入門、編寫SAS實用程序的技巧、單變量統(tǒng)計分析和利用SAS/GRAPH模塊繪制常用統(tǒng)計圖的方法。第2篇試驗設計與定量資料的統(tǒng)計分析,介紹了與t檢驗、非參數(shù)檢驗和各種方差分析有關的試驗設計和數(shù)據(jù)處理方法。第3篇試驗設計與定性資料的統(tǒng)計分析,介紹了處理二維及高維列聯(lián)表資料的各種統(tǒng)計分析 方法,包括卡方檢驗、Fisher的精確檢驗、典型相關分析、logistic回歸模型和對數(shù)線性模型等內容。第4篇試驗設計與回歸分析,介紹了回歸分析的種類和選用方法、簡單直線回歸、多項式回歸、簡單曲線回歸、多元線性回歸、協(xié)方差分析、直接試驗設計及其資料的回歸分析等有關內容。第5篇生存分析,介紹了生存資料的特點、生存時間函數(shù)和生存分析 方法的分類等基本概念;生存資料的非參數(shù)分析方法、COX模型分析方法和參數(shù)模型的回歸分析方法。第6篇多元統(tǒng)計分析,介紹了主成分分析、因子分析、對應分析、聚類分析、判別分析、典型相關分析。

    標簽:

    上傳時間: 2013-12-19

    上傳用戶:zyt

  • 程序只產(chǎn)生均值為0

    程序只產(chǎn)生均值為0,方差為1的隨機數(shù),要產(chǎn)生均值為E,方差為D的隨機數(shù),只要隨機數(shù)*D+E就可以了。高斯隨機數(shù)程序還是帶參數(shù)的,參數(shù)是用來描述正態(tài)分布的一個浮點數(shù)表。在執(zhí)行程序時,先生成這個表(只做一次),而后就可以任意多次地執(zhí)行高斯隨機數(shù)產(chǎn)生程序了。使用C是為了保證通用性,如果有人覺得麻煩,可以用C++做個類,把這些東西都封裝進去。另外,如果有人有興趣,也可以把它修改成任意形式分布的連續(xù)隨機數(shù)產(chǎn)生程序,修改非常簡單,這里就不提示了。

    標簽: 程序

    上傳時間: 2013-12-23

    上傳用戶:ruan2570406

  • 本程序是統(tǒng)計分析中的一個重要程序

    本程序是統(tǒng)計分析中的一個重要程序,是對兩向分組資料進行的方差分析,使用者只需調入數(shù)據(jù),即刻可以得到方差分析結果。

    標簽: 程序 統(tǒng)計分析

    上傳時間: 2015-03-16

    上傳用戶:caixiaoxu26

  • 統(tǒng)計軟件包

    統(tǒng)計軟件包,小型的,可以進行方差分析,畫直方圖等。

    標簽: 統(tǒng)計軟件

    上傳時間: 2015-03-26

    上傳用戶:lingzhichao

  • 用C++實現(xiàn)的高斯混合模型的算法類

    用C++實現(xiàn)的高斯混合模型的算法類,方差矩陣是對角矩陣

    標簽: 高斯混合模型 算法

    上傳時間: 2015-04-05

    上傳用戶:caozhizhi

  • 用Burg算法估計AR模型參數(shù)

    用Burg算法估計AR模型參數(shù),進而實現(xiàn)功率譜估計. 形參說明: x——雙精度實型一維數(shù)組,長度為n,存放隨機序列。 n--整型變量,隨機序列的長度。 p--整型變量,AR模型的階數(shù)。 a--雙精度實型一維數(shù)組,長度為(p十1)。存放AR模型的系數(shù)a(0),a(1),...,a(p)。 v--雙精度實型指針,它指向預測誤差功率,即AR模型激勵白噪聲的方差。

    標簽: Burg AR模型 算法 參數(shù)

    上傳時間: 2013-12-21

    上傳用戶:330402686

  • 計算ARMA(p

    計算ARMA(p,q)模型的功率譜密度。 形參說明: b——雙精度實型一維數(shù)組,長度為(q+1),存放ARMA(p,q)模型的滑動平均系數(shù)。 a——雙精度實型一維數(shù)組,長度為(p+1),存放ARMA(p,q)模型的自回歸系數(shù)。 q——整型變量,ARMA(p,q)模型的滑動平均階數(shù)。 p——整型變量,ARMA(p,q)模型的自回歸階數(shù)。 sigma2——雙精度實型變量,ARMA(p,q)模型白噪聲激勵的方差。 fs——雙精度實型變量,采樣頻率(Hz)。 x——雙精度實型一維數(shù)組,長度為len。當sign=0時,存放功率譜密度;當sign= 1時,存放用分貝表示的功率譜密度。 freq——雙精度實型一維數(shù)組,長度為len。存放功率譜密度所對應的頻率。 len——整型變量,功率譜密度的數(shù)據(jù)點數(shù)。 sign——整型變量,當sign=0時,計算功率譜密度;當sign=1時,計算用分貝表 示的功率譜密度。

    標簽: ARMA 計算

    上傳時間: 2015-04-09

    上傳用戶:qiao8960

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