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UTUKFUPF
- UT、UKF、UPF的课件，对学习非线性滤波的人员很有参考价值。
AmbiguityFunction
- 建立并绘制任意信号的模糊函数。已在巴克码，线性调频，脉冲信号中测试过。-This program estimates and plots the ambiguity function for any signals. I have tested it for the Barker code, chirp signal, pulse signal. for good results the length of the input vector (Ut)should be more than 7.
signal_ambiguity_function
- 这个源码可以分析绘制多种信号的模糊函数，已经试验过巴克码，线性调频信号，脉冲信号等-Descr iption: This program estimates and plots the ambiguity function for any signals. I have tested it for the Barker code, chirp signal, pulse signal. for good results the length of the input vector (Ut)sho
publicationdtl
- S u r f e r自动控制技术在气象资料 自动成图中的应用 -Ab s t r a c t ： The ma i n f un c t i o n s o f Su r fe r s o f t wa r e，Ac t i v e X a u t o ma t i o n t e c h ni q ue a nd t he i n t e r fa c e o f VB a p p l i c a t i o n a n d S u r
ut
- 用MATLAB编写UT变换的程序，用于数学计算-UT transform using MATLAB program written for the mathematical calculations
ukf
- 无迹卡尔曼滤波UKF是重要的非线性滤波方法。它采用UT变换的方法，不再近似系统的非线性方程，它仍然用高斯随机变量表示状态分布，不过是用特定选择的样本点加以描述，每个点叫一个高斯点，它从系统状态的概率密度函数中取出；然后，按系统的真实模型演化，得到非线性演化后的σ点，使得样本均值和样本方差是真实均值和真实方差的好的近似。 在这个程序中，实现了基于UKF的滤波方法，并且建立了两种仿真环境进行实验。-Unscented Kalman filter UKF is an important nonli
UKF
- 无损卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波或者去芳香卡尔曼滤波。是无损变换(UT)和标准Kalman滤波体系的结合-Lossless Kalman filter, unscented Kalman filter or go aroma Kalman filtering. Is lossless transform (UT), and a combination of standard Kalman filtering system
LW_utux0
- function [ue,un]=LW_utux0(v,dt,t) 一个简单的双曲型偏微分方程： ut + ux = 0 初始条件为： u(x,0) = 1, x≤0 = 0, x＞0. 边界条件为： u(-1,t)=1,u(1,t)=0. 本题要求： 使用Lax-Windroff method，选择 v=0.5, 计算并画出当dt=0.01和0.0025时， 方程在t=0.5，x在(-1,1)时的数值解和精确解 输入：
LW_utux0_2
- function [ue,un]=LW_utux0_2(v,dt,t) 一个简单的双曲型偏微分方程： ut + ux = 0 初始条件为： u(x,0) = exp[-10(4x-1)^2] 边界条件为： u(-1,t)=0,u(1,t)=0. 本题要求： 使用Lax-Windroff格式，选择 v=0.5, 计算并画出当dt=0.01和0.0025时， 方程在t=0.5，x在(-1,1)时的数值解和精确解 输入： v--即a
LW_utux0_3
- function un=LW_utux0_3(dx,t) Burgers equation： ut + (1/2*u^2)x = 0 初始条件为： u(x,0) = exp[-10(4x-1)^2] 边界条件为： u(0,t)=0,u(1,t)=0 本题要求： 使用Lax-Windroff格式，选择 dx=0.01, 计算并画出当 t=0.15，和t=0.3时的数值解 输入： dx--数值格式的x轴上的分割 r--r=d
UPW_utux0
- function [ue,un]=UPW_utux0(v,dt,t) 一个简单的双曲型偏微分方程： ut + ux = 0 初始条件为： u(x,0) = 1, x≤0 0, x＞0. 边界条件为： u(-1,t)=1,u(1,t)=0. 本题要求： 使用迎风格式，选择 v=0.5, 计算并画出当dt=0.01和0.0025时， 方程在t=0.5，x在(-1,1)时的数值解和精确解 输入： v--即a*dt/dx
UPW_utux0_2
- function [ue,un]=UPW_utux0_2(v,dt,t) 一个简单的双曲型偏微分方程： ut + ux = 0 初始条件为： u(x,0) = exp[-10(4x-1)^2] 边界条件为： u(-1,t)=0,u(1,t)=0. 本题要求： 使用迎风格式，选择 v=0.5, 计算并画出当dt=0.01和0.0025时， 方程在t=0.5，x在(-1,1)时的数值解和精确解 输入： v--即a*dt/dx
UKF
- 无迹卡尔曼滤波，摒弃了对非线性函数进行线性化的传统做法，采用卡尔曼线性滤波框架，对于一步预测方程，使用无迹(UT)变换来处理均值和协方差的非线性传递，就成为UKF算法-Unscented Kalman filter, eliminating the linearization of the nonlinear function of the traditional practice of using a linear Kalman filter framework for further pre
关于ukf的文章和例程讲解
- ukf适用于非线性估计，通过UT变换和卡尔曼滤波迭代的结合实现最小均方误差估计，能适用于控制系统、目标跟踪等系统中，有着较好的估计效果
C-C计算延迟时间和嵌入维数
- 时间序列预测 实现时间序列预测功能能能 加油很难是不是研究生是不是很难(times series has been subtracted from each sample ut (see stats/demean). Although all MVGC routines that reference time series data generally accept/return multi-trial data, here for clarity we assume single-tri
基于扩展有限元各向正交异性裂纹扩展程序
- 基于扩展有限元各向正交异性裂纹扩展程序。伊朗的德黑兰大学课题组编写的，网址是http://chpc.ut.ac.ir/research-activities/softwares.html 其出版的也有2本英语书介绍的是xfem，有做这方面的可以联系我qq1170822144