资源列表
[matlab例程] Matlab-Image-Detection-master
说明：MATLAB Image Detection<ber> 在 2025-04-08 上传 | 大小：1.82mb | 下载：0
[matlab例程] kalman-(1)
说明：卡尔曼滤波算法，通过实例介绍其功能，目的更好地了解此滤波算法-Kalman filter algorithm, introduced through examples of its functions, to better understand the purpose of this filtering algorithm<陈默> 在 2025-04-08 上传 | 大小：3kb | 下载：0
[matlab例程] kalman-(2)
说明：粒子滤波算法，介绍粒子滤波算法的功能及其应用，更好的理解粒子滤波算法的用处。-Particle filter algorithm, introduced particle filter function and its application, a better understanding of the usefulness of particle filter algorithm.<陈默> 在 2025-04-08 上传 | 大小：4kb | 下载：0
[matlab例程] kalman-(4)
说明：EKF，非线性滤波方法，EKF可以得到更好的重要性密度函数，能够更好的得到效果。-EKF, nonlinear filtering method, EKF can get better the importance density function, can get better results.<陈默> 在 2025-04-08 上传 | 大小：3kb | 下载：0
[matlab例程] kalman-(5)
说明：UPF滤波是结合UKF和粒子滤波算法，利用UKF对非线性系统处理能力得到UPF算法。-UPF filter is a combination of UKF and particle filter algorithm, using UKF nonlinear system processing capacity UPF algorithm.<陈默> 在 2025-04-08 上传 | 大小：3kb | 下载：0
[matlab例程] kalman-(6)
说明：改进的粒子滤波算法，通过引进记忆衰减因子，将最新量测信息加入更新过程。-Improved particle filter algorithm, through the introduction of memory attenuation factor, the latest measurement Join the update process.<陈默> 在 2025-04-08 上传 | 大小：3kb | 下载：0
[matlab例程] yundongxuezhengjie
说明：机器人运动学正解求解过程，计算出机器人各个关节角的角度-Robot kinematics solving process to calculate the angle of each joint angle of the robot<yunshui> 在 2025-04-08 上传 | 大小：1kb | 下载：0
[matlab例程] SPECTRUM_LMS
说明：经典功率谱估计及其仿真,可以给有需要的同志参考，欢迎下载-Classic power spectrum estimation and simulation<天一生水> 在 2025-04-08 上传 | 大小：5kb | 下载：0
[matlab例程] Adaptive-Equalization
说明：介绍了自适应均衡方面的一些文章和代码，可供有需要的同志参考实用。-Describes some aspects of adaptive equalization articles and code, there is a need for practical reference comrades.<天一生水> 在 2025-04-08 上传 | 大小：1.44mb | 下载：0
[matlab例程] chapter11_24-bit-color
说明：数字图像处理与机器视觉-visual C++与matlab实现,第十一章配套源程序-Digital image processing and machine vision of-visual C++ and MATLAB, the 11th chapter matching source<杨韬> 在 2025-04-08 上传 | 大小：419kb | 下载：0