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兩點(diǎn)(diǎn)適應(yīng)(yīng)非線(xiàn)性近似法

已知一個LTI系統(tǒng)的差分方程為： y[n]-1.143*y[n-1]+0.4128*y[n-2]=0.0675*x[n]+0.1349*x[n-1]+0.0675*x[n-2] 初始條件y(-1

已知一個LTI系統(tǒng)的差分方程為： y[n]-1.143*y[n-1]+0.4128*y[n-2]=0.0675*x[n]+0.1349*x[n-1]+0.0675*x[n-2] 初始條件y(-1)=1,y(-2)=2，輸入x(n)=u(n)，計算系統(tǒng)的零輸入響應(yīng)

標(biāo)簽： 0.0675 0.4128 0.1349 1.143

上傳時間： 2013-11-27

上傳用戶：zhengzg
′問題描述：設(shè) X[0:n-1]和 Y[0:n-1]為 2 個數(shù)組,每個數(shù)組中含有 n 個已排好序的數(shù)。試設(shè)計一個 O(logn)時間的算法,找出X和Y的2n個數(shù)的中位數(shù)。例如

′問題描述：設(shè) X[0:n-1]和 Y[0:n-1]為 2 個數(shù)組,每個數(shù)組中含有 n 個已排好序的數(shù)。試設(shè)計一個 O(logn)時間的算法,找出X和Y的2n個數(shù)的中位數(shù)。例如，當(dāng)n=7，X=[1，3，6，7，8，9，10]；Y=[2，4，5，11，12，13，14]時，X 和Y 的中位數(shù)是7。

標(biāo)簽： logn 數(shù)組算法

上傳時間： 2013-12-26

上傳用戶：咔樂塢
對于給定的n個元素的數(shù)組X[0:n-1]和Y[0:n-1],試設(shè)計一個O(logn)時間算法,計算X和Y的中位數(shù).

對于給定的n個元素的數(shù)組X[0:n-1]和Y[0:n-1],試設(shè)計一個O(logn)時間算法,計算X和Y的中位數(shù).

標(biāo)簽： logn 元素數(shù)組算法

上傳時間： 2014-01-15

上傳用戶：qq21508895
這一篇論文的標(biāo)題為「適應(yīng)性BIC-MIMO-OFDM系統(tǒng)的性能分析和接收器設(shè)計」是2007發(fā)表的

這一篇論文的標(biāo)題為「適應(yīng)性BIC-MIMO-OFDM系統(tǒng)的性能分析和接收器設(shè)計」是2007發(fā)表的

標(biāo)簽： BIC-MIMO-OFDM 2007 系統(tǒng) 性能分析

上傳時間： 2016-01-14

上傳用戶：BIBI
以兩點(diǎn)經(jīng)緯度換算實(shí)際距離(內(nèi)含原始碼)

以兩點(diǎn)經(jīng)緯度換算實(shí)際距離(內(nèi)含原始碼)，提供給GPS的人一個好用的工具

標(biāo)簽：

上傳時間： 2016-04-24

上傳用戶：zhaiye
利用RLS算法實(shí)現(xiàn)參數(shù)的自適應(yīng)估計估計y(n) = 1.5*y(n-1)-0.7*y(n-2)+0.3*u(n-2)中的參數(shù)

利用RLS算法實(shí)現(xiàn)參數(shù)的自適應(yīng)估計估計y(n) = 1.5*y(n-1)-0.7*y(n-2)+0.3*u(n-2)中的參數(shù)

標(biāo)簽： RLS 1.5 0.7 0.3

上傳時間： 2013-12-22

上傳用戶：cjl42111
設(shè)X[0:n-1]和Y[0:n-1] 為2 個數(shù)組,每個數(shù)組中含有n 個已排好序的數(shù)。試設(shè)計一個O(log n) 時間的算法,找出X 和Y 的2n 個數(shù)的中位數(shù)。

設(shè)X[0:n-1]和Y[0:n-1] 為2 個數(shù)組,每個數(shù)組中含有n 個已排好序的數(shù)。試設(shè)計一個O(log n) 時間的算法,找出X 和Y 的2n 個數(shù)的中位數(shù)。

標(biāo)簽： log 數(shù)組算法

上傳時間： 2016-08-20

上傳用戶：zhoujunzhen
X[0:n-1]和Y[0:n-1]為2個數(shù)組,每個數(shù)組中含有n個已排好序的數(shù)。試設(shè)計一個O(log n)時間的算法,找出X和Y的2n個數(shù)的中位數(shù)。

X[0:n-1]和Y[0:n-1]為2個數(shù)組,每個數(shù)組中含有n個已排好序的數(shù)。試設(shè)計一個O(log n)時間的算法,找出X和Y的2n個數(shù)的中位數(shù)。

標(biāo)簽： log 數(shù)組算法

上傳時間： 2016-10-10

上傳用戶：宋桃子
本程序用C語言實(shí)現(xiàn)了集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決廣義異或問題。用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成方法做成表決網(wǎng),可克服初始權(quán)值的影響,對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器來說:假設(shè)有N個獨(dú)立的子網(wǎng),采用絕對多數(shù)投票法,再假設(shè)每個子網(wǎng)以1-p的概率給出正

本程序用C語言實(shí)現(xiàn)了集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決廣義異或問題。用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成方法做成表決網(wǎng),可克服初始權(quán)值的影響,對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器來說:假設(shè)有N個獨(dú)立的子網(wǎng),采用絕對多數(shù)投票法,再假設(shè)每個子網(wǎng)以1-p的概率給出正確結(jié)果,且網(wǎng)絡(luò)之間的錯誤不相關(guān),則表決系統(tǒng)發(fā)生錯誤的概率為 Perr = ( ) pk(1-p)N-k 當(dāng)p<1/2時 Perr 隨N增大而單調(diào)遞減. 在工程化設(shè)計中,先設(shè)計并訓(xùn)練數(shù)目較多的子網(wǎng),然后從中選取少量最佳子網(wǎng)形成表決系統(tǒng),可以達(dá)到任意高的泛化能力。

標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 子網(wǎng) 程序 C語言

上傳時間： 2015-05-03

上傳用戶：kiklkook
最小平方近似法 (least-squares approximation) 是用來求出一組離散 (discrete) 數(shù)據(jù)點(diǎn)的近似函數(shù) (approximating function)

最小平方近似法 (least-squares approximation) 是用來求出一組離散 (discrete) 數(shù)據(jù)點(diǎn)的近似函數(shù) (approximating function)，作實(shí)驗(yàn)所得的數(shù)據(jù)亦常使用最小平方近似法來達(dá)成曲線密合 (curve fitting)。以下所介紹的最小平方近似法是使用多項式作為近似函數(shù)，除了多項式之外，指數(shù)、對數(shù)方程式亦可作為近似函數(shù)。關(guān)於最小平方近似法的計算原理，請參閱市面上的數(shù)值分析書籍

標(biāo)簽： least-squares approximation approximating discrete

上傳時間： 2015-06-21

上傳用戶：SimonQQ

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兩點(diǎn)(diǎn)適應(yīng)(yīng)非線(xiàn)性近似法

已知一個LTI系統(tǒng)的差分方程為： y[n]-1.143y[n-1]+0.4128y[n-2]=0.0675x[n]+0.1349x[n-1]+0.0675*x[n-2] 初始條件y(-1

′問題描述：設(shè) X[0:n-1]和 Y[0:n-1]為 2 個數(shù)組,每個數(shù)組中含有 n 個已排好序的數(shù)。試設(shè)計一個 O(logn)時間的算法,找出X和Y的2n個數(shù)的中位數(shù)。例如

對于給定的n個元素的數(shù)組X[0:n-1]和Y[0:n-1],試設(shè)計一個O(logn)時間算法,計算X和Y的中位數(shù).

這一篇論文的標(biāo)題為「適應(yīng)性BIC-MIMO-OFDM系統(tǒng)的性能分析和接收器設(shè)計」是2007發(fā)表的

以兩點(diǎn)經(jīng)緯度換算實(shí)際距離(內(nèi)含原始碼)

利用RLS算法實(shí)現(xiàn)參數(shù)的自適應(yīng)估計估計y(n) = 1.5y(n-1)-0.7y(n-2)+0.3*u(n-2)中的參數(shù)

設(shè)X[0:n-1]和Y[0:n-1] 為2 個數(shù)組,每個數(shù)組中含有n 個已排好序的數(shù)。試設(shè)計一個O(log n) 時間的算法,找出X 和Y 的2n 個數(shù)的中位數(shù)。

X[0:n-1]和Y[0:n-1]為2個數(shù)組,每個數(shù)組中含有n個已排好序的數(shù)。試設(shè)計一個O(log n)時間的算法,找出X和Y的2n個數(shù)的中位數(shù)。

最小平方近似法 (least-squares approximation) 是用來求出一組離散 (discrete) 數(shù)據(jù)點(diǎn)的近似函數(shù) (approximating function)