為有效合理利用雷達(dá)資源和解決雷達(dá)測量值與運(yùn)動狀態(tài)間的非線性關(guān)系以及目標(biāo)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?yán)走_(dá)自適應(yīng)采樣目標(biāo)跟蹤方法。將交互式多模型粒子濾波一步預(yù)測值的后驗(yàn)克拉美羅矩陣代替預(yù)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(yīng)目標(biāo)運(yùn)動狀態(tài)的變化。將該方法與基于量測轉(zhuǎn)換的IMM自適應(yīng)采樣算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，表明了該算法的有效性。
標(biāo)簽： 交互式 多模型 粒子濾波 相控陣?yán)走_(dá)
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，包含Jeff Lander關(guān)于繩索橋的模擬程序代碼和Jonathan Blow的關(guān)于點(diǎn)之間計(jì)算協(xié)方差的例子
上傳時間： 2013-12-23
上傳用戶：彭玖華
這個程序?qū)τ谳斎氲囊幌盗懈↑c(diǎn)數(shù)，求出其平均值 M，方差 S^2，標(biāo)準(zhǔn)差 S
標(biāo)簽： 程序 浮點(diǎn)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，第１篇統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)知識與ＳＡＳ軟件應(yīng)用技巧，介紹了統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念和學(xué)習(xí)方法、試驗(yàn)設(shè)計(jì)入門、統(tǒng)計(jì)描述、ＳＡＳ軟件應(yīng)用入門、編寫ＳＡＳ實(shí)用程序的技巧、單變量統(tǒng)計(jì)分析和利用SAS／GRAPH模塊繪制常用統(tǒng)計(jì)圖的方法。第２篇試驗(yàn)設(shè)計(jì)與定量資料的統(tǒng)計(jì)分析，介紹了與ｔ檢驗(yàn)、非參數(shù)檢驗(yàn)和各種方差分析有關(guān)的試驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)處理方法。第３篇試驗(yàn)設(shè)計(jì)與定性資料的統(tǒng)計(jì)分析，介紹了處理二維及高維列聯(lián)表資料的各種統(tǒng)計(jì)分析 方法，包括卡方檢驗(yàn)、Fisher的精確檢驗(yàn)、典型相關(guān)分析、logistic回歸模型和對數(shù)線性模型等內(nèi)容。第４篇試驗(yàn)設(shè)計(jì)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(xiàng)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(yàn)設(shè)計(jì)及其資料的回歸分析等有關(guān)內(nèi)容。第５篇生存分析，介紹了生存資料的特點(diǎn)、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(jì)分析，介紹了主成分分析、因子分析、對應(yīng)分析、聚類分析、判別分析、典型相關(guān)分析。
標(biāo)簽： 分
上傳時間： 2013-12-19
上傳用戶：zyt
程序只產(chǎn)生均值為0，方差為1的隨機(jī)數(shù)，要產(chǎn)生均值為E,方差為D的隨機(jī)數(shù)，只要隨機(jī)數(shù)*D+E就可以了。高斯隨機(jī)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(diǎn)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(jī)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(jìn)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(jī)數(shù)產(chǎn)生程序，修改非常簡單，這里就不提示了。
標(biāo)簽： 程序
上傳時間： 2013-12-23
上傳用戶：ruan2570406
本程序是統(tǒng)計(jì)分析中的一個重要程序，是對兩向分組資料進(jìn)行的方差分析，使用者只需調(diào)入數(shù)據(jù)，即刻可以得到方差分析結(jié)果。
標(biāo)簽： 程序 統(tǒng)計(jì)分析
上傳時間： 2015-03-16
上傳用戶：caixiaoxu26
統(tǒng)計(jì)軟件包，小型的，可以進(jìn)行方差分析，畫直方圖等。
標(biāo)簽： 統(tǒng)計(jì)軟件
上傳時間： 2015-03-26
上傳用戶：lingzhichao
用C＋＋實(shí)現(xiàn)的高斯混合模型的算法類，方差矩陣是對角矩陣
上傳時間： 2015-04-05
上傳用戶：caozhizhi
用Burg算法估計(jì)AR模型參數(shù)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)功率譜估計(jì). 形參說明： x——雙精度實(shí)型一維數(shù)組，長度為n，存放隨機(jī)序列。 n--整型變量,隨機(jī)序列的長度。 p--整型變量,AR模型的階數(shù)。 a--雙精度實(shí)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(shí)型指針,它指向預(yù)測誤差功率，即AR模型激勵白噪聲的方差。
標(biāo)簽： Burg AR模型 算法 參數(shù)
上傳時間： 2013-12-21
上傳用戶：330402686
計(jì)算ARMA(p，q)模型的功率譜密度。 形參說明： b——雙精度實(shí)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(shí)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(shí)型變量,ARMA(p,q)模型白噪聲激勵的方差。 fs——雙精度實(shí)型變量,采樣頻率(Hz)。 x——雙精度實(shí)型一維數(shù)組,長度為len。當(dāng)sign＝0時，存放功率譜密度；當(dāng)sign＝ 1時，存放用分貝表示的功率譜密度。 freq——雙精度實(shí)型一維數(shù)組，長度為len。存放功率譜密度所對應(yīng)的頻率。 len——整型變量，功率譜密度的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)。 sign——整型變量,當(dāng)sign＝0時，計(jì)算功率譜密度；當(dāng)sign＝1時，計(jì)算用分貝表 示的功率譜密度。
上傳時間： 2015-04-09
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