说明：近几十年来，各种车型的影响[1-3]已经提出来形容不同种类的运动目标的机动目标跟踪，机动目标跟踪的实践模式，吸引了相当多的研究人员用不同的方法来的问题。提出了Dr.Zhou于1983年目前的统计模型（CSM）[4]。在CSM中，目标加速度的特征在于改进的瑞利概率密度函数，并且其平均值被预测的当前加速...

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说明：应用背景信号处理，盲信号分离、信号的特征提取，主要用于多个混合信号的盲分离。能消除混合信号之间的相关性，使得分离信号统计独立。关键技术 关键技术如下：通过采用Gram-Charlier多项式展开技术，估计信号的概率密度函数，然后可获得评价函数，可以实现超高斯和亚高斯混合信号的分离。

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说明：在移动无线信道中，瑞利分布是最常见的用于描述平坦衰落信号接收包络或独立多径分量接收包络统计时变特性的一种分布类型，众所周知，两个正交高斯噪声信号之和的包络服从瑞丽分布。所以根据相关模型，编写程序代码，实现瑞利分布特性，由概率密度函数和累积分布函数来描述。

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说明：对大量统计数据进行归一化处理，并对其概率密度函数进行了拉普拉斯拟合，利用了最小二乘法，获得最优拟合参数，可通过实现各种参数的拟合。同时对角度扩展进行了对数正态分布拟合。代码简单易懂，运行需要加载自己的测量数据。

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说明：程序对瑞利和莱斯信道进行了仿真，采用了经典的JAKES模型来建模，得到了瑞利和莱斯信道的随机变量的概率密度函数（pdf），分析了理论结果与仿真结果的差别。

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说明：所谓粒子滤波就是指：通过寻找一组在状态空间中传播的随机样本来近似的表示概率密度函数，用样本均值代替积分运算，进而获得系统状态的最小方差估计的过程，这些样本被形象的称为“粒子”，故而叫粒子滤波。 粒子滤波技术在非线性、非高斯系统表现出来的优越性，决定了它的应用范围非常广泛。另外，粒子滤波器的多模...

说明：十大算法程序及论文，数学建模必备，基于Matlab。

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说明：无迹卡尔曼滤波UKF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，使用无迹变换UT来处理均值和协方差的非线性传递问题。UKF算法是对非线性函数的概率密度分布进行近似，用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度，而不是对非线性函数进行近似，不需要对Jacobian矩阵...

说明：该程序分析了瑞利信道小尺度模型，考虑了多普勒频移，得到其概率密度分布函数，可供初学者参考

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说明：有井曲线作为输入可计算其地震波的衰减,包括回归分析和概率统计，有循环检测，周期性检测，自写曲率计算函数 ,计算目标和海洋回波的功率谱密度,主同步信号PSS在时域上的相关仿真。