雷达方程分析 雷达方程是设计雷达系统的基础。雷达方程如下： 一般情况，雷达系统设计已知雷达需要探测距离R，所以雷达方程常进行变换应用，例如根据《雷达系统设计MATLAB仿真》中的： 其中，G为天线增益，λ为波长，σ为目标截面积，Pt为峰值功率，k为玻尔兹曼常数，Te有效温度，B带宽，F噪声系数，L雷达损失。 研究最小可检测信噪比SNR和不同探测距离...
$f命题：$设${W_1},{W_2}$是线性空间$V$的任意两个子空间，则 $(1)$${W_1}$一定是$V$的某个线性变换的核 $(2)$${W_1}$一定是$V$的某个线性变换的像 $(3)$若$dim{W_1}{ m{ + }}dim{W_2}{ m{ = }}n$，则一定存在$sigma in Lleft( V ight)$，使得${W_1}{...
高斯混合模型（GMM）参数优化及实现 （< xmlnamespace prefix ="st1" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:smarttags" />2010-11-13） 1 高斯混合模型概述< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-micr...
8 Dimensionality Reduction8.3 Motivation8.3.1 Motivation I: Data Compression第二种无监督问题：维数约简（Dimensionality Reduction）。通过维数约简可以实现数据压缩（Data Compression），数据压缩可以减少计算机内存使用，加快算法运算速度。什么是维数...
matlab中提供了核平滑密度估计函数ksdensity(x)： [f, xi] = ksdensity(x) 返回矢量或两列矩阵x中的样本数据的概率密度估计f。 该估计基于高斯核函数，并且在等间隔的点xi处进行评估，覆盖x中的数据范围。 ksdensity估计单变量数据的100点密度，或双变量数据的900点密度。 ksdensity适用于连续分布的样本。...