Aquisition

说明：  利用matlab实现高斯分布、指数分布、正太分布等概率分布的方法。(Using matlab to achieve Gaussian distribution, exponential distribution, is too distribution probability distribution method.)

说明：  一个简单的卡尔曼滤波代码，matlab编写，供初学者借鉴(A simple Kalman filter code, matlab prepared for beginners learn)

Elman神经网络的数据预测—电力负荷预测模型研究(Elman neural network data prediction- Power Load Forecasting Model)

压缩感知的算法，时间比较短，精度比较高。谢谢(Compressed sensing algorithm, the time is short, accuracy is relatively high. Thank you)

在毕设过程中，网上搜集来的基于matlab多点约束的波束形成算法，自己做了改进和注释(capon beamforming，multipoint restriction)

说明：  TG function useful for algorithmic study : matlab PHD code.

说明：  matlab的神经网络，可以用来预测，分类(matlab neural network can be used to predict classification)

说明：  按FPE定阶的 源程序：fpe.cpp M序列：M序列.txt 白噪声：Gauss.txt 程序中先用依模型阶次递推算法估计模型的参数，再用fpe方法判断模型的阶次。 程序运行结果如下： n: 1 判断阶次FPE的值: 0.0096406 -0.481665 1.07868 n: 2 判断阶次FPE的值: 0.00875755 -0.446739 0.00498181 1.07791 0.0527289 n: 3 判断阶次FPE的值: 0.0087098 -0.459433 0.120972 -0.0569228 1.07814 0.0390757 0.116982 n: 4 判断阶次FPE的值: 0.000396884 -0.509677 0.4501 -0.200906 0.0656188 1.07991 -0.0156362 0.442989 0.0497236 n: 5 判断阶次FPE的值: 3.2095e-007 -1.18415 0.813123 -0.517862 0.34881 -0.116864 1.07999 -0.744141 0.474462 -0.253112 0.122771 n: 6 判断阶次FPE的值: 3.23349e-007 -1.14659 0.76933 -0.487651 0.329676 -0.10377 -0.00440907 1.07999 -0.703574 0.447253 -0.235282 0.113587 0.00479688 从以上结果可以看出，当n=5时，fpe值最小，所以这时的模型阶次和参数估计值为最优结果： 3.2095e-007 -1.18415 0.813123 -0.517862 0.34881 -0.116864 1.07999 -0.744141 0.474462 -0.253112 0.122771(err)

kalman filter program(Kalman filter program)

Matlab real time serial port data plot