Matlab三次指数平滑算法

stm32-sx1278-lora驱动程序，Mdk5直接编译，工程文件，亲测可用。2个模块，2个单片机，烧录同样程序即可互相收发（会通过串口1打印接收到的数据）

【实例简介】halcon卡尺工具代码封装，可自定义找边方向，边缘对比度，找的第几条边，边缘强度，滤波强调，卡尺数量等参数，

剔除测量数据中异常值的若干方法,第1期何平:剔除测量数据中异常值的若干方法21表3n,a相应的Y值3.91-00.010.010.6790.576190.4620.889).765120.6420.5460.5350.4500.7800.642130.6150.52l210.5240.44060.6980.560140.6410.5460.5140.4300.6370.507150.616230.50580.6830.554160.5950.5070.4130).406100.447180.5610.475表4Z,与n值的对应关系3458902131415161820301050zc1.381.541.651.731.801.881.921.962.002.032.072.102.132.152.202.242.392.492.58表51组测量数据(已按顺序从小到大排好)810t20.3020.3920.3920.3920.4020.4020.4]20.4120.4220.4220.4220.4320.4320.4320.43查表3得到临界值Y。(15,0.05)=0.525,根据也都有其局限性。例如:所有的准则都是以数据按正态狄克逊准则,由于Y2>%(15,0.05),故t值是异常分布为前提的,当偏离正态分布时,判断的可靠性将受值,应予舍弃。影响。还有几个准则对n值的要求也各有不同:当大样程序框图如图3所示本测定时,使用莱因达准则最适合,但当小样本测定24肖维勒准则应用软件流程图及实例时,则一般推荐使用格拉布斯准则和狄克逊准则。而肖计算算术平均值t=20.405维勒准则在某种程度上讲仅仅是莱因达准则的补充计算剩余误差v及均方差a=0.01498在实际测量中,一般取测量次数n=5~20次,特从表4中查得相应的Z值(n=15,故Z2=2.13)别精密的测量,也很少超过100~200次。因此,使用根据肖维勒准则检测l1是否为异常值以上各种准则时,必须注意测量次数的限制。对于莱因1-t|=0.105达准则、一般建议测量次数大于或等于50次,而对于而Zσ=2.13×0.01498≈0.03191格拉布斯准则和狄克逊准则,则建议小于或等于20次。但这一区别并不是十分严格的由于|1-t1>z,则t1值异常,应予舍弃。程序框图对小样本来说,由于格拉布斯准则能给出较严格如图4所示。的结果,狄克逊准则无需计算X和o,方法简便,且23几种方法的进一步讨论者的概率意义明确。因此,它们能较好地适用于采样次从以上的应用情况来看,似乎各种准则的应用实数不太多的一般测量列践都很一致,但这只是个特例,并没有普遍性。举这个设X为N(0,1),在1个大小为n的子样中混入例子,只为了更好地说明几种准则都能得到很好的应个Y:N(μ,δ)的子样。有研究结果表明:格拉布用。需要指出的是,以上各准则都是人为主观拟定的,斯方法的检出概率P略高于狄克逊方法的检出概率直到目前为止,还没有统一的规定,因此,它们的应用PD,如表6所示:(N(0,1)叫作标准正态分布)o1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicpUblishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net2航空计测技术第15卷STARTSTARTSTARTSTART输入数据输入数据输入数据输入数据计算算术平均值入计x根据n值,及均方根偏差从表2中计算出相应y计算算术平均值计算剩余误差;,计算T值并选定均方根偏差σ危险率a选定危险率a计算剩余误差v,均方根偏差判别粗大误差查表得相应的(n,a)从表3中查出%(n,a)值从表4中查出相应Z值打印输出结果判别数据是否为异常?判别敦据是否异常判别粗大误差ENDExDENDEND图1莱因达准则应图2格拉布斯准则图3狄克逊准则应图4肖维勒准则应用程序框图应用程序框图用程序框图用程序框图表6P与PD的比较舍。但是,对待粗大误差,除从测量结果中及时发现和利用剔除原则鉴别外,更重要的是提高工作人员的技术a(%)水平和工作责任心,不要在情绪不宁和极度疲劳的情况5.01.0下,进行重要的测量工作。另外,要保证测量条件的稳定,防止因环境条件剧烈变化而产生的突变影响。只有δ11221122这样,才能提高测量的精度,得到满意的测量结果PG(%)10.240.429.854.22.515.712.731.3参考文献PD(%)9.335.726.850.02.212.910.526.31梁晋文等编著.误差理论与数据处理.北京:中国计由于混入的Y不一定是子样中最大的数据,所以,量出版社,1989实际检出效果还要高一些2何国伟编著,误差分析方法.北京:国防工业出版社,4结束语3王文松.测量列中离群值的判断.电测与仪表,1992,从以上论述可以看出,在进行测量数据处理时,可11)以应用各种准则进行粗大误差判别,以决定数据的取o1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicpUblishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net

利用LK光流法跟踪ORB特征点，利用solvePnP计算相机姿态，并控制opengl里的相机，在特征点处画AR物体。

为初学者做RTKlib精密单点定位PPP提供一定的参考（更改后的代码），支持北斗、GPS 三频、双频以及组合PPP，误差项仍需改正

matlab 经典的ICP点云配准算法 ，已经通过测试，下载即可运行，可以很好的帮助你理解ICP算法

STM8S003F只有一个串口，项目中需要两个串口，因此采用IO口模拟一个串口。此程序也是经理给的，经过测试可以用，不过需要耐心阅读一下程序，理解串口程序的思路，能够正确读写串口温度传感器的温度值。

【实例简介】地震资料信噪比是影响地震资料质量的关键因素之一!目前的去噪方法大多难以保证在去噪的同时不损 伤有效波#为此!提出了基于匹配追踪算法的时频滤波方法!该方法采用+减去,去噪方式!可以有效地去除噪 声!且不损伤有效波#匹配追踪算法的基本原理是!将任意信号分解为波形的线性延展!而这些波形是从函数的 冗余代码中选出!可以最佳匹配信号的结构#用选出的波形中代表有效信号的部分对信号进行重构!可以达到 无损去噪的目的#分别利用匹配追踪时频滤波法和4We滤波法对含有随机噪声的仿真信号进行了去噪处理!结 果表明!匹配追踪时频滤波法可以较好地去除仿真信号中的随机噪声!降低对高频信号的损伤#

放射性气体发生泄漏事故,可能对附近居民和环境造成极大的危害。气体物质一旦发生泄漏,很难将其限定在一定范围内,势必造成大面积的危害。所以预测气体在某点出的浓度对居名是很重要的，它能有效的对不必要的事故进行防范、预测，挽回损失。此论文对事故进行了数学建模，并用程序(java代码实现)实现了仿真

C# 2015开发微信支付统一下单接口， 支付完成通知接口，坑了一个周终于出来了 分享给大家 最主要的坑就是APP签名 大家做的时候 为避免大家误解这个签名 我把签名工具的下载地址给大家 https://pay.weixin.qq.com/wiki/doc/api/app/app.php?chapter=8_5还是不懂的话可以去看我博客 里面有对微信支付各种坑的描述http://blog.csdn.net/hejianxiong520/article/details/78977887