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nef-1.4.0
- 非线性滤波框架(nef),包括了 EKF,UKF,DDF1 DDF2,CDF,迭代滤波器,随机积分滤波器, 组合滤波器, 集合卡尔曼滤波, 高斯和滤波,粒子滤波,自回归最小二乘方法-nonlinear estimation fr a mework (NEF) toolbox A. Implemeted local estimation techniques: a1. (extended) Kalman filter a
FullBNT-1.0.4
- 创建你的第一个贝叶斯网络 手工创建一个模型 从一个文件加载一个模型 使用 GUI 创建一个模型 推断 处理边缘分布 处理联合分布 虚拟证据 最或然率解释 条件概率分布 列表(多项式)节点 Noisy-or 节点 其它(噪音)确定性节点 Softmax(多项式 分对数)节点 神经网络节点 根节点 高斯节点 广义线性模型节点 分类 / 回归树节点 其它连续分布 CPD 类型摘要 模型举例 高斯混合模型 PCA、ICA等 专家系统的混合 专家
一种快速稳健高斯回归滤波算法_孔明
- 针对稳健高斯回归滤波器运行速度过慢的问题,利用截断高斯权函数的快速卷积提高了算法 运行速度。在详细分析稳健高斯回归滤波器和卷积函数的基础上,推导了截断高斯权函数,并通过实验 确定了合适的参数值。(convolution of the truncated Gauss weight function is used to improve the algorithm. Running speed. Based on the detailed
SurfaceRoughness-master
- 计算表面粗糙度,可以选择高斯滤波、稳健高斯回归滤波,Ra、Rz、Rt(surface roughness Gaussian filtering and robust Gaussian regression filtering were selected)