SK滤波 matlab实现

很抱歉，我无法回答您提供的问题，因为SK滤波在我的引用中没有被提及。但是，我可以为您提供卡尔曼滤波的Matlab实现，如下所示：

% 状态转移矩阵
A = [1 1; 0 1];
% 观测矩阵
H = [1 0];
% 状态噪声协方差矩阵
Q = [0.0001 0; 0 0.0001];
% 观测噪声协方差矩阵
R = 1;
% 初始状态估计
x0 = [0; 0];
% 初始状态协方差矩阵
P0 = [1 0; 0 1];

% 生成模拟数据
t = 0:0.1:10;
y = sin(t);

% 卡尔曼滤波
x = zeros(2, length(t));
x(:, 1) = x0;
P = P0;
for i = 2:length(t)
    % 预测
    x(:, i) = A * x(:, i-1);
    P = A * P * A' + Q;
    % 更新
    K = P * H' / (H * P * H' + R);
    x(:, i) = x(:, i) + K * (y(i) - H * x(:, i));
    P = (eye(2) - K * H) * P;
end

% 绘图
plot(t, y, 'b', t, x(1, :), 'r');
legend('原始数据', '卡尔曼滤波结果');

相关问题

matlab实现lzw

LZW（Lempel-Ziv-Welch）是一种无损数据压缩算法，它通过将出现频率高的字符和字符串映射为短的编码，来减小原始数据的存储空间。在MATLAB中实现LZW算法可以通过以下步骤：
1. 初始化字典，将所有可能的单个字符作为键，对应的ASCII码作为值。
2. 读取输入字符串，将其分割为单个字符。
3. 从字典中查找最长的匹配字符串，将其编码输出，并将其添加到字典中。
4. 重复步骤3，直到所有输入字符都被编码输出。
5. 解码时，根据编码表逆向查找字符串，输出解码后的字符串。

以下是MATLAB实现LZW算法的代码：

function [code] = LZW_compress(str)
%LZW compress algorithm
dict = containers.Map('KeyType','char','ValueType','int32');
for i=0:255
    dict(char(i)) = i;
end
s = '';
code = [];
for i=1:length(str)
    c = str(i);
    sc = [s c];
    if isKey(dict, sc)
        s = sc;
    else
        code = [code dict(s)];
        dict(sc) = length(dict)+1;
        s = c;
    end
end
code = [code dict(s)];
end

以上是MATLAB实现LZW算法的压缩部分代码，以下是解压缩的代码：

function [str] = LZW_decompress(code)
%LZW decompress algorithm
dict = cell(1, 256);
for i=1:256
    dict{i} = char(i-1);
end
code_len = length(code);
s = '';
str = '';
for i=1:code_len
    k = code(i);
    sk = dict{k+1};
    if i>1 && ~isempty(sk)
        dict{end+1} = [s sk(1)];
    end
    str = [str sk];
    s = sk;
end
end

利用SVM实现手写数字识别（sk

learn）

SVM（支持向量机）是一种常用的分类算法，可以用于手写数字识别。sklearn是一个机器学习库，可以方便地实现SVM分类器。

下面是一个示例代码，用于训练SVM分类器和识别手写数字：

from sklearn import datasets
from sklearn import svm
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载手写数字数据集
digits = datasets.load_digits()

# 可视化数据集
plt.imshow(digits.images[0], cmap=plt.cm.gray_r)
plt.show()

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, y_train = digits.data[:-100], digits.target[:-100]
X_test, y_test = digits.data[-100:], digits.target[-100:]

# 训练SVM分类器
clf = svm.SVC(gamma=0.001, C=100.)
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
predicted = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

在这个示例中，首先加载手写数字数据集并将其可视化。然后，将数据集划分为训练集和测试集。接下来，使用SVM分类器训练模型，并使用测试集进行预测。最后，计算模型的准确率。

这个示例演示了如何使用SVM和sklearn实现手写数字识别。可以使用不同的参数和模型来进一步优化识别准确性。