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協(xié)(xié)<b>方差</b>矩陣

  • GHz高頻信號的LabVIEW和MATLAB混合處理新方法

    探討了對高頻信號進(jìn)行采集和處理的設(shè)計難點,提出將LabVIEW的采集數(shù)據(jù)的特性與MATLAB強(qiáng)大的計算能力相結(jié)合的方法,并以此設(shè)計了一個系統(tǒng)。然后通過3種不同的方法,分別是將txt文件引入MATLAB、使用MATLAB script、使用Math Script RT,來結(jié)合LabVIEW和MATLAB,以采集得到的信號和內(nèi)部產(chǎn)生信號的均方差及相關(guān)系數(shù)為標(biāo)度來分析不同方法的可行性及效率,通過對比結(jié)果,最終確定了一種最佳的方案。

    標(biāo)簽: LabVIEW MATLAB GHz 高頻信號

    上傳時間: 2013-10-21

    上傳用戶:jennyzai

  • GHz高頻信號的LabVIEW和MATLAB混合處理新方法

    探討了對高頻信號進(jìn)行采集和處理的設(shè)計難點,提出將LabVIEW的采集數(shù)據(jù)的特性與MATLAB強(qiáng)大的計算能力相結(jié)合的方法,并以此設(shè)計了一個系統(tǒng)。然后通過3種不同的方法,分別是將txt文件引入MATLAB、使用MATLAB script、使用Math Script RT,來結(jié)合LabVIEW和MATLAB,以采集得到的信號和內(nèi)部產(chǎn)生信號的均方差及相關(guān)系數(shù)為標(biāo)度來分析不同方法的可行性及效率,通過對比結(jié)果,最終確定了一種最佳的方案。

    標(biāo)簽: LabVIEW MATLAB GHz 高頻信號

    上傳時間: 2015-01-02

    上傳用戶:zhaoq123

  • 基于交互式多模型粒子濾波的相控陣?yán)走_(dá)自適應(yīng)采樣

    為有效合理利用雷達(dá)資源和解決雷達(dá)測量值與運(yùn)動狀態(tài)間的非線性關(guān)系以及目標(biāo)狀態(tài)本身可能出現(xiàn)的非線性,提出了一種基于交互式多模型粒子濾波(IMMPF)的相控陣?yán)走_(dá)自適應(yīng)采樣目標(biāo)跟蹤方法。將交互式多模型粒子濾波一步預(yù)測值的后驗克拉美羅矩陣代替預(yù)測協(xié)方差矩陣,通過該矩陣的跡與某一門限值比較來更新采樣周期以適應(yīng)目標(biāo)運(yùn)動狀態(tài)的變化。將該方法與基于量測轉(zhuǎn)換的IMM自適應(yīng)采樣算法進(jìn)行仿真實驗,表明了該算法的有效性。

    標(biāo)簽: 交互式 多模型 粒子濾波 相控陣?yán)走_(dá)

    上傳時間: 2013-10-09

    上傳用戶:1037540470

  • 國外游戲開發(fā)者雜志2002年第九期配套代碼

    國外游戲開發(fā)者雜志2002年第九期配套代碼,包含Jeff Lander關(guān)于繩索橋的模擬程序代碼和Jonathan Blow的關(guān)于點之間計算協(xié)方差的例子

    標(biāo)簽: 2002 開發(fā)者 代碼

    上傳時間: 2013-12-23

    上傳用戶:彭玖華

  • 這個程序?qū)τ谳斎氲囊幌盗懈↑c數(shù)

    這個程序?qū)τ谳斎氲囊幌盗懈↑c數(shù),求出其平均值 M,方差 S^2,標(biāo)準(zhǔn)差 S

    標(biāo)簽: 程序 浮點數(shù) 輸入

    上傳時間: 2014-01-12

    上傳用戶:大融融rr

  • 本書共分6篇

    本書共分6篇,第1篇統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)知識與SAS軟件應(yīng)用技巧,介紹了統(tǒng)計學(xué)的基本概念和學(xué)習(xí)方法、試驗設(shè)計入門、統(tǒng)計描述、SAS軟件應(yīng)用入門、編寫SAS實用程序的技巧、單變量統(tǒng)計分析和利用SAS/GRAPH模塊繪制常用統(tǒng)計圖的方法。第2篇試驗設(shè)計與定量資料的統(tǒng)計分析,介紹了與t檢驗、非參數(shù)檢驗和各種方差分析有關(guān)的試驗設(shè)計和數(shù)據(jù)處理方法。第3篇試驗設(shè)計與定性資料的統(tǒng)計分析,介紹了處理二維及高維列聯(lián)表資料的各種統(tǒng)計分析 方法,包括卡方檢驗、Fisher的精確檢驗、典型相關(guān)分析、logistic回歸模型和對數(shù)線性模型等內(nèi)容。第4篇試驗設(shè)計與回歸分析,介紹了回歸分析的種類和選用方法、簡單直線回歸、多項式回歸、簡單曲線回歸、多元線性回歸、協(xié)方差分析、直接試驗設(shè)計及其資料的回歸分析等有關(guān)內(nèi)容。第5篇生存分析,介紹了生存資料的特點、生存時間函數(shù)和生存分析 方法的分類等基本概念;生存資料的非參數(shù)分析方法、COX模型分析方法和參數(shù)模型的回歸分析方法。第6篇多元統(tǒng)計分析,介紹了主成分分析、因子分析、對應(yīng)分析、聚類分析、判別分析、典型相關(guān)分析。

    標(biāo)簽:

    上傳時間: 2013-12-19

    上傳用戶:zyt

  • 程序只產(chǎn)生均值為0

    程序只產(chǎn)生均值為0,方差為1的隨機(jī)數(shù),要產(chǎn)生均值為E,方差為D的隨機(jī)數(shù),只要隨機(jī)數(shù)*D+E就可以了。高斯隨機(jī)數(shù)程序還是帶參數(shù)的,參數(shù)是用來描述正態(tài)分布的一個浮點數(shù)表。在執(zhí)行程序時,先生成這個表(只做一次),而后就可以任意多次地執(zhí)行高斯隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生程序了。使用C是為了保證通用性,如果有人覺得麻煩,可以用C++做個類,把這些東西都封裝進(jìn)去。另外,如果有人有興趣,也可以把它修改成任意形式分布的連續(xù)隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生程序,修改非常簡單,這里就不提示了。

    標(biāo)簽: 程序

    上傳時間: 2013-12-23

    上傳用戶:ruan2570406

  • 本程序是統(tǒng)計分析中的一個重要程序

    本程序是統(tǒng)計分析中的一個重要程序,是對兩向分組資料進(jìn)行的方差分析,使用者只需調(diào)入數(shù)據(jù),即刻可以得到方差分析結(jié)果。

    標(biāo)簽: 程序 統(tǒng)計分析

    上傳時間: 2015-03-16

    上傳用戶:caixiaoxu26

  • 統(tǒng)計軟件包

    統(tǒng)計軟件包,小型的,可以進(jìn)行方差分析,畫直方圖等。

    標(biāo)簽: 統(tǒng)計軟件

    上傳時間: 2015-03-26

    上傳用戶:lingzhichao

  • C++完美演繹 經(jīng)典算法 如 /* 頭文件:my_Include.h */ #include <stdio.h> /* 展開C語言的內(nèi)建函數(shù)指令 */ #define PI 3.141

    C++完美演繹 經(jīng)典算法 如 /* 頭文件:my_Include.h */ #include <stdio.h> /* 展開C語言的內(nèi)建函數(shù)指令 */ #define PI 3.1415926 /* 宏常量,在稍后章節(jié)再詳解 */ #define circle(radius) (PI*radius*radius) /* 宏函數(shù),圓的面積 */ /* 將比較數(shù)值大小的函數(shù)寫在自編include文件內(nèi) */ int show_big_or_small (int a,int b,int c) { int tmp if (a>b) { tmp = a a = b b = tmp } if (b>c) { tmp = b b = c c = tmp } if (a>b) { tmp = a a = b b = tmp } printf("由小至大排序之后的結(jié)果:%d %d %d\n", a, b, c) } 程序執(zhí)行結(jié)果: 由小至大排序之后的結(jié)果:1 2 3 可將內(nèi)建函數(shù)的include文件展開在自編的include文件中 圓圈的面積是=201.0619264

    標(biāo)簽: my_Include include define 3.141

    上傳時間: 2014-01-17

    上傳用戶:epson850

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