K近邻法分类待测样本点，模式识别实验内容之一，用MATLAB生成随机样本点作为样本集，用样本集将考试集分类。

郑州大学07级随即信号作业，供参考，希望对大家有帮助。

基于VIBE的运动目标检测，其根据随机采样原理进行背景建模，检测速度快，准确率高。

实验目的：通过实验理解算法的概念、算法的表示、算法的时间复杂度和空间复杂度分析；
运用熟悉的编程工具对码头扩建问题进行求解，初步学会分析算法的时间复杂度某市有一码头，每次仅容一辆船停泊装卸货，由于经常有船等候进港，部分人提出要扩建码头。
经过调查历史资料发现，码头平均每月停船24艘，每艘船的停泊时间为24±20小时，相邻两艘船的到达时间间隔为30±15小时，如果一艘船因有船在港而等候1小时，其消耗成本为1000元。
经预算，扩建码头大约需要1350万元，故市长决策如下：如果未来五年内停泊船只因等候的成本消耗总和超过扩建码头花费则扩建码头，否则，不予扩建。
因此，希望你能够帮助市长做出决策。
此问题已知到达的大概时间和大概停泊时间，对于此问题用概率统计的方法来做比较复杂，可用程序随机产生到达时间和停泊时间来模拟未来五年内船的停泊，多次模拟预测停泊情况，以做出决策；
3.实验要求：编制程序并对其时间复杂度和空间复杂度进行分析；

【GNSS/INS松组合导航Matlab程序】是一种在航空航天、自动驾驶、航海等领域广泛应用的导航技术，它结合了全球导航卫星系统（GNSS）和惯性导航系统（INS）的优点，提高了定位精度和稳定性。
在Matlab环境中实现这种松组合导航，能够方便地进行算法设计、仿真与验证。
我们要理解GNSS和INS的基本原理。
GNSS，如GPS（全球定位系统），通过接收来自卫星的信号来确定地面设备的位置、速度和时间。
而INS则依赖于陀螺仪和加速度计来测量载体的运动状态，无需外部参考即可连续提供位置、速度和姿态信息。
然而，GNSS可能会受到遮挡或干扰，INS则存在累积误差问题，松组合导航正是为了解决这些问题。
松组合导航的关键在于数据融合。
在Matlab程序中，通常会先利用GNSS数据生成初始的轨迹，然后根据这个轨迹产生模拟的惯导数据，包括陀螺仪和加速度计的输出。
这部分涉及到了信号处理、滤波理论和随机过程的知识，比如卡尔曼滤波（KalmanFilter）常被用于融合这两类传感器的数据。
接下来，这些模拟数据会被输入到惯导解算器中，进行运动状态的更新和校正。
惯导解算通常涉及到牛顿-欧拉方程、四元数表示法等，用于计算载体的位置、速度和姿态。
在Matlab中，可以利用内置的函数或自定义算法来实现这一过程。
仿真完成后，会使用这些模拟的GPS和INS数据进行松组合导航的实现。
松组合意味着GNSS和INS系统保持相对独立，各自进行数据处理，然后在一个高层次上进行信息交换。
这样做的好处是可以避免一个系统的误差影响另一个系统，同时保留各自的优点。
组合导航算法可能包括简单的数据融合策略，如时间同步或者更复杂的滤波算法。
在【sins+gnss】这个压缩包中，可能包含了实现上述功能的Matlab源代码文件，如初始化配置文件、数据生成脚本、滤波算法实现、结果分析工具等。
用户可以通过阅读和运行这些代码，深入理解松组合导航的工作原理，并对其进行定制和优化。
GNSS/INS松组合导航Matlab程序是导航技术研究的重要工具，涵盖了卫星导航、惯性导航、数据融合等多个领域的知识。
通过对这套程序的学习和实践，不仅可以掌握相关算法，还可以提升在复杂环境下的定位能力，对于科研和工程应用具有很高的价值。

nist检测程序可以通过测试trng的随机性，官方代码在https://github.com/likang-wx/nist-sts上可以下载

Matlab代码写的Breiman'srandomForest

让我们来编写一个PythonQuoteBot！该存储库将帮助您开始使用Python构建报价机器人。
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完成后，您将可以从命令行中获取随机引号，如下所示：$pythonget-quote.py保持逻辑上很棒$pythonget-quote.py像人类一样说话开始教程您可以在找到下一步！

现代数字信号处理及其应用-何子述，《离散随机信号处理》张旭东，以前太马虎了只上传了课件，这次我上传pdf提供给大家下载，更新标签

针对MEMS陀螺仪精度不高、随机噪声复杂的问题，研究了某MEMS陀螺仪的随机漂移模型。
应用时间序列分析方法，采用AR(1)模型对经过预处理的MEMS陀螺仪测量数据噪声进行建模，进而基于该AR模型并采用状态扩增法设计Kalman滤波算法。
速率试验和摇摆试验仿真结果表明在静态和恒定角速率条件下，采用该算法滤波后的MEMS陀螺仪的误差均值和标准差都比滤波前有了明显的降低。
针对摇摆基座下该算法随摆动幅度的增大效果变差的问题，从提高采样率和选择自适应Kalman滤波两个方面对算法进行改进。
仿真结果表明，两种方法都能改善滤波效果，然而考虑到系统采样频率和CPU计算速度的限制，自适应滤波有更高的实用性。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。