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基于多维粗差定位定值(LEGE)的异常检测方法及其MATLAB实现

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简介:
本研究提出了一种基于多维粗差定位与定量分析(LEGE)的新型异常检测算法,并在MATLAB环境中实现了该方法,旨在提高复杂数据集中的异常值识别效率和准确性。 多维粗差定位定值(LEGE)法的粗差探测可以通过MATLAB实现。该方法通过输入系数矩阵、权阵以及观测值向量来检测观测值中是否存在粗差,并附带算例以帮助理解和应用。

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  • (LEGE)MATLAB
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    本研究提出了一种基于多维粗差定位与定量分析(LEGE)的新型异常检测算法,并在MATLAB环境中实现了该方法,旨在提高复杂数据集中的异常值识别效率和准确性。 多维粗差定位定值(LEGE)法的粗差探测可以通过MATLAB实现。该方法通过输入系数矩阵、权阵以及观测值向量来检测观测值中是否存在粗差,并附带算例以帮助理解和应用。
  • 分析MATLAB
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    本研究提出了一种基于残差分析的方法来识别数据集中的异常值,并详细介绍了该算法在MATLAB环境下的具体实现过程和应用效果。 基于残差分析的离群点检测算法适用于具有线性回归关系的二维数据,并能够有效剔除数据中的异常值。
  • MATLABQR二图案精确
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    本研究提出了一种利用MATLAB实现的高效算法,专门针对QR二维码定位图案进行精准识别和定位,提升二维码处理速度及准确度。 在QR二维码识别过程中,在图像预处理之后最重要的一步是进行定位。QR码包含三个位置探测图形,通过扫描这些特征可以实现精细定位。这里提出了一种新的算法用于筛选候选点。
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  • 微震震源——混合
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    本文提出了一种创新的微地震事件震源定位技术——混合差异定位法,旨在提高复杂地质条件下的微震精确定位能力。 当微地震事件数量较多时,传统双差定位算法的数据存储量和计算复杂度会显著增加,难以满足对微震震源进行精确位置测定的需求。为此提出了一种新的微震震源定位方法——混合差异定位法。该方法结合了双差定位算法与Geiger定位法的优势,在减少数据存储需求及降低计算负担的同时,解决了初始震源丛的质心位置可能影响最终结果的问题。通过模型测试和实际应用中的微地震数据分析验证了此新方法的有效性和实用性。
  • 裂纹MATLAB
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  • 简易WSN (2013年)
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    本文提出了一种简单的无线传感器网络(WSN)定位算法,并详细介绍了该算法的具体实现方式。通过这种方法,在保证精度的同时降低了复杂度和能耗,适用于大规模部署场景。 本段落介绍了简易WSN定位算法及其实现方法(2013年)。文中详细阐述了无线传感器网络中的定位技术,并提供了一种简单有效的算法来提高节点的定位精度。该研究对于理解和改进WSN中的位置服务具有重要意义。
  • 加权迭代.zip
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    本研究提出了一种新颖的基于加权迭代技术的粗差检测算法,能够有效识别和剔除数据中的异常值,提高数据分析准确性。 连续法相对定向结合加权迭代法用于检测粗差。
  • MATLABRXD高光谱
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  • MATLABRXD高光谱
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    本研究采用MATLAB平台,实现了RXD算法在高光谱图像中的异常目标检测。通过实验验证了其有效性和适应性,为实际应用提供了理论和技术支持。 该资源提供了用于高光谱异常检测的RX算法的MATLAB代码。首先使用LOAD函数读取高光谱数据,然后利用此代码来检测目标。该代码主要用于识别小目标。