kalman_GPS_INS_position_sp_NFb

自己在参加数模时写的公路车辆道路选择代码，和大家分享一下(When participating in their own digital-analog path chosen to write the code of road vehicles, and to share with you)

这个主要是提取特征之后利用LDA线性分析来进行多类分类，采用一对多策略。本例中是有六个类别(multiple patterns recognition using LDA, which is about one-vs-rest)

Sammarization Document

说明：  基于Matpower的IEEE33节点算例配电网潮流计算(A Matpower-based IEEE33 node example for power flow calculation of distribution network)

pso code for generalized problem

说明：  有关lfm的一些知识，希望对大家有一定的帮助(Some knowledge about FRFT transformation, we hope to have some help)

应用于连续周期不稳定混沌系统稳定控制的一种新的方法(A new method for stabilizing unstable periodic orbits of continuous-time systems. Application to control of chaos)

二维小波分析在图像平滑、融合与增强中的应用(D wavelet analysis in image smoothing, integration and enhancement of)

说明：  两种不同的假设： H1 ： 0 xn A fn wn ( ) cos(2 ) ( ) = ++ π θ n=1,2,…,N，f0 为规一化频率 H0 ： xn wn () () = n=1,2,…,N 其中 w[n]是均值为 0，方差为 2 σ n 的高斯白噪声，A 已知，样本间相互 独立，信号与噪声相互独立; 相位θ 是随机变量，它服从均匀分布 1 0 2 ( ) 20 p θ π θ π ?? ≤ ≤ = ??? 其它 1）改变输入信噪比（改变 A 或噪声方差均可），给定虚警概率，画出 输入信噪比与检测概率之间的理论曲线。(注意：理论检测曲线与样本 数有关) 2）改变样本数，用 Monte-Carlo 实验方法得出 PF＝0.001 时输入信噪比 与检测概率之间关系曲线（至少三条），并得出结论。 3）改变 M-C 实验次数，样本数不变，用 Monte-Carlo 实验方法得出 PF ＝0.001 时输入信噪比与检测概率之间关系曲线（至少三条），并得出 结论(Draw the theoretical curve between input SNR and detection probability)

inds minimum risk soft threshold for noise-free coefficients