伪谱法模拟二维弹性波

卡尔曼滤波是解决以均方误差最小为准则的最佳线性滤波问题，它根据前一个估计值和最近一个观察数据来估计信号的当前值。它是用状态方程和递推方法进行估计的，而它的解是以估计值（常常是状态变量的估计值）的形式给出其信号模型是从状态方程和量测方程得到的。 卡尔曼过滤中信号和噪声是用状态方程和测量方程来表示的。因此设计卡尔曼滤波器要求已知状态方程和测量方程。它不需要知道全部过去的数据，采用递推的方法计算，它既可以用于平稳和不平稳的随机过程，同时也可以应用解决非时变和时变系统，因而它比维纳过滤有更广泛的应用。

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隐马尔可夫模型，C语言编写，重要的是里面附带有隐马尔可夫模型原理介绍的ppt，可以对应学习-HMM, C language, it is important that they are incidental tenets of Hidden Markov Models introduced ppt, can learn from counterparts

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解算高阶矩阵，可以求逆，求特征值，对矩阵进行特征值分解-High-order matrix solvers can be inverse, and eigenvalues of matrix eigendecomposition

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