点云库PCL学习教程（全16章）+源码

电子称单片机称重传感器放大器A/D转换。完整的论文资料

移植UCOS_II到野火stm32开发板的过程介绍

RTCM解码

OFDM信道估计和均衡的仿真程序，包括MMSE、LS、ZF等方法，是matlab代码，需要的可以拿去学习学习

学习 matlab 潮流计算编程简单的入门程序 采用IEEE33节点 具有普遍性 采用配电网常用的前推回代潮流计算方法

预报误差法参数辨识-松弛算法(原理及matlab算例)，方崇智，过程辨识，清华大学出版社。单输入单输出情况见http://download.csdn.net/source/1808608

VIPER Tools 工具是由 Roberts，Halligan 和 Dennison 团队在 2008 年开发的一款向用户免费开放使用的 ENVI 插件，对多波段光学遥感数据（包括多光谱、高光谱）提供一整套影像分析工具，原网址：http://www.vipertools.org/现在已经打不开了，仅此一份，如假包换！PS：如果无法按照，可以使用IDL+ENVI Classic，然后在IDL中打开所有的*.pro文件，运行即可见Spectral-Viper Tools

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

通过matlab编程来实现LMS 与RLS 算法的实现，在相同的参数下，通过matlab图表观察两者收敛速度的快慢，是自适应信号学习者很好的参考

基于OpenCV多目标的模板匹配算法,可以从一副大图像中搜索出与模板相似的多个目标区域...