KNN定位误差消除算法

【实例简介】 OpenCossan Toolbox 是 Cossan 软件的核心。它以面向对象的方式编程，以提供工具箱的灵活性和可扩展性。事实上，使用这个工具箱，用户和研究人员可以修改预先编写的解决方案序列、探索数据、实施新算法等，换句话说，只需创建自定义工具，就可以解决专门的问题。 该软件提供了最先进和最新的算法，用于对不确定性进行合理量化和传播。此外，由于随机方法通常对计算要求很高，因此需要采用高性能计算以减少分析的执行时间（挂钟时间）。在这方面，OpenCossan 中可用的实现与并行计算功能相结合，以便能够在可行的计算时间内分析现实问题。因此，OpenCossan 已经发展成为从业者执行不确定性量化、基于仿真的可靠性分析、敏感性分析、元建模和基于可靠性的优化的多合一软件包软件。

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多无人机群飞Simulink仿真

matlab可用于脑电信号处理的样本熵

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逆变器带阻性负载运行，电压环dq变换后,分别对d轴q轴采用PI控制，后经spwm,得到波形较好。逆变器带阻性负载运行，电压环dq变换后,分别对d轴q轴采用PI控制，后经spwm,得到波形较好。

Kalman滤波基础及MATLAB仿真——程序、部分习题答案、课件

【实例简介】一个Matlab / Octave工具箱，用于设计，模拟和分析光通信系统。 开源，快速，用户友好和可自定义，它包括用于调制格式生成，性能估计，光纤传播的尖端解决方案。

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在实际问题中，经常遇到需要研究两组多重相关变量间的相互依赖关系，并研究用一组变量（常称为自变量或预测变量）去预测另一组变量（常称为因变量或响应变量），除了最小二乘准则下的经典多元线性回归分析（MLR），提取自变量组主成分的主成分回归分析（PCR）等方法外，还有偏最小二乘（PLS）回归方法。 偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏最小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。  偏最小二乘回归分析在建模过程中集中了主成分分析，典型相关分析和线性回归分析方法的特点，因此在分析结果中，除了可以提供一个更为合理的回归模型外，还可以同时完成一些类似于主成分分析和典型相关分析的研究内容，提供更丰富、深入的一些信息。