遞歸式最小均方（RLS）算法的基本思想是力圖使在每個時刻對所有已輸入信號而言重估的平方誤差的加權和最小，這使得RLS算法對非平穩信號的適應性要好。與LMS算法相比，RLS算法采用時間平均，因此，所得出的最優濾波器依賴于用于計算平均值的樣本數，而LMS（NLMS）算法是基于集平均而設計的，因此穩定環境下LMS（NLMS）算法在不同計算條件下的結果是一致的
上傳時間： 2013-12-14
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時頻分布算法中的短時fourier變換和維格納變換的程序。
上傳時間： 2014-12-05
上傳用戶：redmoons
多種概率分布的擬合函數集合 本算法包括最大似然估計，最小二乘估計，基于EM算法的多種混合高斯分布估計，EM算法測試實例，繪制每種分布的plot函數。非常有參考價值！
上傳時間： 2014-01-01
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多基時差雷達定位算法。以雷達測量誤差分布規律入手，找到從多個地面時差雷達所測數據中找到較為精確的目標位置。對地面雷達的布站原則也有一定意義。
上傳時間： 2014-06-13
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1．產生白噪聲程序 編程產生一組正態分布的白噪聲信號,它的均值和方差以及長度可隨意調整。將產生的白噪聲信號存入數據文件。 本程序算法用C++語言編寫。首先用乘同余法產生均勻分布白噪聲，再用變換抽樣法轉換為高斯分布白噪聲。算法及程序實現敘述如下。 1) 設定x初值為11,A＝179，長度WNlength,均值Average,方差Serror為用戶輸入的變量； 2) M =235，ζi= x/M； 3) 取ζi的小數部分再賦值給ζi＋1，這就是均勻分布白噪聲； 4) 利用公式 η1=Serror×(–2*logζ1)0.5×cos(2pζ2) ＋Average η2= Serror×(–2*logζ1)0.5×sin(2pζ2) +Average 計算得到均值和方差可任意調整的白噪聲序列。式中 為均勻分布白噪聲。
上傳時間： 2016-10-19
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對弈程序采用了多種搜索算法.以下是本程序主要的類說明: 1.CEveluation類:估值類,對給定的棋盤進行估值. 2.CMoveGenerator類:走法產生器,對給定的棋盤局面搜索出所有可能的走法. 3.CSearchEngine類:搜索引擎基類. 4.CNegaMaxEngine類:負極大值法搜索引擎. 5.CAlphaBetaEngine類:采用了Alpha-Beta剪枝技術的搜索引擎. 6.CFAlphaBetaEngine類:fail-softalpha-beta搜索引擎. 7.CHistoryHeuristic類:歷史啟發類. 8.CAlphabeta_HHEngine類:帶歷史啟發的Alpha-Beta搜索引擎. 9.CAspirationSearch類:渴望搜索引擎. 10.CIDAlphabetaEngine類:迭代深化搜索引擎. 11.CMTD_fEngine類:MTD(f)搜索引擎. 12.CTranspositionTable類:置換表. 13.CAlphaBeta_TTEngine類:加置換表的Alpha-Beta搜索引擎. 14.CPVS_Engine類:極小窗口搜索引擎. 15.CNegaScout_TT_HH類:使用了置換表和歷史啟發的NegaScout搜索引擎. 本程序還具有悔棋,還原功能,還可以記錄走法.
標簽： CMoveGenerator CEveluation 程序 搜索算法
上傳時間： 2014-01-18
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是有分布傅立葉算法解薛定諤方程的一個程序（下面我就不亂說說了請認真閱讀您的文件包然后寫出其具體功能(至少要20個字)。盡量不要讓站長把時間都花費在為您修正說明上。壓縮包解壓時不能有密碼。系統會自動刪除debug和release目錄，所以請不要將文件放在這兩個目錄下 ）
上傳時間： 2013-12-16
上傳用戶：hgy9473
本算法是基于高斯分布的梯度邊緣檢測法，采用MATLAB實現
上傳時間： 2016-12-03
上傳用戶：sy_jiadeyi
神經網絡學習算法代碼。Matlab 程序用于訓練神經網絡來預估系統下一步的輸出值。
上傳時間： 2016-12-24
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vc++實現隨機數生成算法 隨機數生成與頭文件隨機數生成算法 1產生一個介于0和32767之間的隨機整數 2產生一個［0,1］區間內均勻分布偽隨機數 3產生多個［0,1］區間內均勻分布偽隨機數 4產生任意［a,b］區間內一個均勻分布偽隨機整數 5產生任意［a,b］區間內均勻分布偽隨機整數序列 6產生一個任意均值與方差的正態分布隨機數 7產生任意均值與方差的正態分布隨機數序列 最后注意，在VC++ 6.0中設置好路徑，特別是include目錄(文件夾)的路徑，否則在編譯時會出現找不到頭文 件的錯誤，使編譯無法正常進行。
上傳時間： 2014-12-19
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