MATLAB环境下基于数据驱动与协方差驱动的随机子空间结构模态参数识别方法，多领域应用，程序已优化可运行。,MATLAB环境下基于数据驱动与协方差驱动的随机子空间结构模态参数识别方法——适用于土木、航空航天及机械领域,MATLAB环境下基于数据驱动的随机子空间(SSI-DATA)和协方差驱动的随机子空间(SSI-COV)的结构模态参数识别方法，可用于土木，航空航天，机械等领域。 本品为程序，已调通，可直接运行。 ,MATLAB; 随机子空间; 结构模态参数识别; 数据驱动; 协方差驱动; 土木、航空航天、机械领域。,MATLAB程序：基于数据与协方差驱动的随机子空间模态参数识别法

mianbo1.m文件为利用相移法提取瑞雷波频散曲线的主程序。PhaseShiftOfSW.m文件为相移法的封存程序。calcbase.m和fastcalc.m为快速矢量传递算法正演频散曲线的程序，可在我主页另一资源中获取。主程序中还有对提取曲线与正演曲线做均方差和相关系数的部分，判断相移法提取的精度。另外附带seismo_w为正演好的面波程序，可以进行测试。

基于MATLAB的自适应容积卡尔曼滤波(ACKF_Q)源代码：优化状态协方差Q的估计误差降低技术,【ACKF_Q】基于MATLAB的自适应ckf（容积卡尔曼滤波）源代码，通过自适应状态协方差Q来实现，得到了比传统方法更低的估计误差。 适用于Q无法获取、估计不准、变化不定的情况。 只有一个m文件，方便运行，包运行成功 ,基于MATLAB; 自适应ckf; 容积卡尔曼滤波; 自适应状态协方差Q; 估计误差; 无法获取Q; 估计不准确; 变化不定的Q情况; m文件实现。,自适应容积卡尔曼滤波(ACKF)源码：误差更低，状态协方差Q自适应调整

【图像融合】基于matlab小波变换（加权平均法+局域能量+区域方差匹配）图像融合【含Matlab源码 1819期】.md

知识辅助（KA）时空自适应处理（STAP）是一种吸引人的方案，用于提高在样本匮乏的异构环境中慢速移动目标的检测性能。 在本文中，我们解决了在KA约束下干扰协方差矩阵的最大似然估计问题。 为了降低内点法的复杂性，我们导出了干扰协方差矩阵的近似形式最大似然估计。 此外，对于在KA约束中仍然无法解决的开放问题的超参数选择，我们提出了一种基于似然函数和交叉验证的高效且全自动的方法。 我们发现，提出的估计器由白化样本协方差矩阵（SCM）的预白化步骤和特征值截断步骤组成，这与假定的杂波协方差（FMLACC）方法与现有的快速最大似然性有些相似。 但是，他们采用了不同的方法来截断增白的SCM的特征值。 数值模拟还表明，通过适当地选择超参数，所提出的估计可以显着优于在某些情况下FMLACC方法。

imu内参标定，allan方差分析，imu-utils

基于无线传感网络的气体泄漏源定位在环境监测、安全防护和污染控制等多个领域具有重要意义。提出一种基于分布式最小均方差(D-MMSE)序贯估计的气体泄漏源定位算法。其通过构建一个包含节点之间信息增益与网络能量消耗两方面参数的信息融合目标函数,并对目标函数寻优实现路由节点的调度与选择。所选节点在其测量值和前节点估计值并通过与邻居节点信息交互的基础上完成气体泄漏源位置参数估计量及其方差的更新与传递。为了降低网络能耗,邻居节点集的选择半径随估计量方差做动态调整。仿真分析表明所提算法对比单节点序贯估计定位算法在一定的

数据源——数据可视化（七）：Pandas香港酒店数据高级分析，涉及相关系数，协方差，数据离散化，透视表等精美可视化展示

关于克拉美罗下界(CRLB)-及不同DOA估计算法下的方差(性能)对比博文对应的代码，包括.m和.txt两种格式文件。

诗人 阈值主正交补码的大型协方差估计的Python实现 参考：