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转载From: LINK-FFTSHIFT EXPLAINATION一.实信号情况因为实信号以fs为采样速率的信号在 fs/2处混叠，所以实信号fft的结果中前半部分对应[0, fs/2],后半部分对应[ -fs/2, 0]；1）实信号fft的结果前半部分对应[0, fs/2]是正频率的结果,后半部分对应[ -fs/2, 0]是负频率的结果。大于fs/2的部分的频谱实际上是实信号的负频率加f...

原文出处：http://write.blog.youkuaiyun.com/postlisthttp://blog.youkuaiyun.com/yf210yf/article/details/7453142———————————————以下为原文———————————————方法一：findpeaks 寻找峰值函数pks = findpeaks(data)[pks,locs] =

%单y轴plot(t*1e+9,abs(iGG)/max(abs(iGG)),'k','linewidth',2);axis([-5,5,0,1])xlabel('时间/ns');ylabel('幅度/a.u.');set(get(gca,'title'),'FontSize',10,'FontName','宋体');%设置标题字体大小，字型set(

%在二维空间,假设运动物体的一组(非线性)运动位置、速度、加速度数据,用粒子滤波方法进行处理%实验室的博客 % 参数设置N = 100;   %粒子总数Q = 5;      %过程噪声R = 5;      %测量噪声T = 10;     %测量时间theta = pi/T;       %旋转角度distance = 80/T;    %每次走

粒子滤波算法源于蒙特卡洛思想，即以某事件出现的频率来指代该事件的概率。在粒子滤波过程中，X(t)实际上是通过对大量粒子的状态进行处理得到的。    粒子滤波的5个步骤：    1）初始状态：用大量粒子模拟X(t)，粒子在空间内均匀分布；    2）预测阶段：根据状态转移方程，每一个粒子得到一个预测粒子；    3）校正阶段：对预测粒子进行评价，越接近于真实状态的粒子，其权重越大；