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代碼分析

此程序用提升法實現第二代小波變換

此程序用提升法實現第二代小波變換，分析對象是wbarb

標簽： 程序小波變換

上傳時間： 2017-07-10

上傳用戶：fanboynet
雅戈比迭代法

雅戈比迭代法，用于數值分析課，正確，提供簡單的參考！

標簽： 迭代法

上傳時間： 2014-01-15

上傳用戶：aig85
高斯斯代爾迭代法

高斯斯代爾迭代法，用于數值分析課，正確，可以提供簡單的參考

標簽： 高斯迭代法

上傳時間： 2014-01-04

上傳用戶：gaome
高斯迭代法的設計程序

高斯迭代法的設計程序，對于學習數值分析和數值計算的同學有幫組。

標簽： 高斯迭代法設計程序

上傳時間： 2014-01-05

上傳用戶：lanhuaying
改進PSO-SVM在說話人識別中的應用。通過對粒子群優化算法中慣性權重和全局最優值的分析

改進PSO-SVM在說話人識別中的應用。通過對粒子群優化算法中慣性權重和全局最優值的分析，提出了一種根據迭代次數而自適應變化的慣性權重的粒子群優化方法

標簽： PSO-SVM 識別中的應用粒子群

上傳時間： 2017-09-10

上傳用戶：libenshu01
主成分分析和偏最小二乘SquaresPrincipal成分分析（ PCA ）和偏最小二乘（ PLS ）

主成分分析和偏最小二乘SquaresPrincipal成分分析（ PCA ）和偏最小二乘（ PLS ），廣泛應用于工具。此代碼是為了顯示他們的關系，通過非線性迭代偏最小二乘（ NIPALS ）算法。

標簽： SquaresPrincipal PCA PLS 分

上傳時間： 2014-07-30

上傳用戶：songyue1991
舍入誤差分析引論

分析給出浮點、定點的基本運算舍入誤差問題，以及在基本變換、線性方程組、稀疏矩陣還有不斷試錯，快速迭代過程中必須注意避免的舍入誤差問題。

標簽： 誤差分析

上傳時間： 2018-11-23

上傳用戶：milo
基于模糊聚類分析與模型識別的微電網多目標優化方法

在微電網調度過程中綜合考慮經濟、環境、蓄電池的循環電量，建立多目標優化數學模型。針對傳統多目標粒子群算法(multi-objective particle swarm optimization，MOPSO) 的不足，提出引入模糊聚類分析的多目標粒子群算法 (multi-objective particle swarm optimization algorithm based on fuzzy clustering，FCMOPSO)，在迭代過程中引入模糊聚類分析來尋找每代的集群最優解。與 MOPSO 相比， FCMOPSO 增強了算法的穩定性與全局搜索能力，同時使優化結果中 Pareto 前沿分布更均勻。在求得 Pareto 最優解集后，再根據各目標的重要程度，用模糊模型識別從最優解集中找出不同情況下的最優方案。最后以一歐洲典型微電網為例，驗證算法的有效性和可行性。

標簽： 模糊模型識別微電網多目標優化聚類分析

上傳時間： 2019-11-11

上傳用戶：Dr.趙勁帥
嵌入式實時操作系統RTThread原理分析與應用

隨著計算機技術的快速發展在手機、汽車等眾多領域中對于嵌入式實時操作系統的應用越來越廣泛，它的前景在這些領域中也極為廣闊。但是同時，隨著更加苛刻的要求和更廣泛的應用對嵌入式實時操作系統的要求也日益增加，實時性，可靠性，強移植性等變得更加重要。現在嵌入式實時操作系統內核已經發展到了第2代微內核操作系統，例如L4、QNX等，它們主要是解決了微內核體系系統中所帶來的進程之間通信的問題。微內核具有良好的靈活性、移植性，并且可靠性強的優點，目前已經成為廣泛應用的一種系統體系。本文在在微內核結構基礎上，借鑒了L4、VxWorks等幾個優秀的嵌入式操作系統的思想，來分析RT-Thread嵌入式實時操作系統。RT-Thread操作系統融合了微內核的特點并加入了自己的特色，屬于第二代微內核操作系統。它使用范圍極其靈活，無論是在資源緊張的小型系統還是一個具有內存管理、網絡功能等的基本計算單元，并且它內核可配置、擴展性好。這里主要討論了RT-Thread系統的微內核的具體實現，詳細分析了RT-Thread的各個功能模塊例如內核對象系統、線程調度、IPC機制、內存管理等，并且分析了各個模塊在內核之間的相互聯系，最后將其移植到CM3芯片中，并測試了系統功能。

標簽： 嵌入式操作系統 rtthread

上傳時間： 2022-06-29

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《利用python進行數據分析（第2版）》高清版 21.6M 549頁

本書講的是利用Python進行數據控制、處理、整理、分析等方面的具體細節和基本要點。我的目標是介紹Python編程和用于數據處理的庫和工具環境，掌握這些，可以讓你成為一個數據分析專家。雖然本書的標題是“數據分析”，重點卻是Python編程、庫，以及用于數據分析的工具。這就是數據分析要用到的Python編程。什么樣的數據？當書中出現“數據”時，究竟指的是什么呢？主要指的是結構化數據（structured data），這個故意含糊其辭的術語代指了所有通用格式的數據，例如：? 表格型數據，其中各列可能是不同的類型（字符串、數值、日期等）。比如保存在關系型數據庫中或以制表符/逗號為分隔符的文本文件中的那些數據。? 多維數組（矩陣）。? 通過關鍵列（對于SQL用戶而言，就是主鍵和外鍵）相互聯系的多個表。? 間隔平均或不平均的時間序列。

標簽： python 數據分析

上傳時間： 2022-07-09

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