RRT算法三维航迹规划算法

侧扫声呐FCN图像分割。。其中包括与C-mean的对比。与改进后的G-FCN,BEMD-FCN代码。并附20张声呐原始图像 图像分割FCN

【实例简介】简单嵌套结构负曲率光纤，推荐初学者

利用MATLAB自带的cwt函数进行小波变换的例程，分析了不同频率的信号时频图像，可直接运行

【实例简介】进行小样本数据情况下污水排放量的变化规律预测，由于使用神经网络算法难以训练数据，故考虑采用GM预测实现未来污水排放量预测。

【实例简介】FullBridgePWM_PI.slx

【实例简介】

function [RT,R,wg,h]=longbeige(fun,a,b,wucha,m)%RT是龙贝格积分表%R是数值积分值%wg是误差估计%h是最小步长%fun是被积函数%a b是积分上下限%m是龙贝格积分表中行最大数目%wucha是两次相邻迭代值的绝对误差【核心代码】

Matlab三维可视化

激光3D点云源数据,只提供几个基本常用的动物点云图像

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。