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協(xié)方差矩陣

  • 統(tǒng)計(jì)學(xué)的幾個(gè)算法

    統(tǒng)計(jì)學(xué)的幾個(gè)算法,包括計(jì)算平均值、中位數(shù)、眾數(shù)、極差、離差、離差平方和、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、標(biāo)準(zhǔn)差的無(wú)偏估計(jì),以及變異系數(shù)。

    標(biāo)簽: 算法

    上傳時(shí)間: 2016-02-10

    上傳用戶:xfbs821

  • 電力系統(tǒng)脈沖檢測(cè)方法

    電力系統(tǒng)脈沖檢測(cè)方法,可以使用分形幾何的局部方差分維數(shù)表示,該程序可以提取其特征值,從而便于檢測(cè)識(shí)別

    標(biāo)簽: 電力系統(tǒng) 檢測(cè)方法 脈沖

    上傳時(shí)間: 2016-02-24

    上傳用戶:戀天使569

  • Welch法:Welch法對(duì)Bartlett法進(jìn)行了兩方面的修正:一是選擇適當(dāng)?shù)拇昂瘮?shù)w(n)

    Welch法:Welch法對(duì)Bartlett法進(jìn)行了兩方面的修正:一是選擇適當(dāng)?shù)拇昂瘮?shù)w(n),并在周期圖計(jì)算前直接加進(jìn)去,加窗的優(yōu)點(diǎn)是無(wú)論什么樣的窗函數(shù)均可使譜估計(jì)非負(fù)。二是在分段時(shí),可使各段之間有重疊,這樣會(huì)使方差減小。

    標(biāo)簽: Welch Bartlett 方面

    上傳時(shí)間: 2016-03-03

    上傳用戶:xcy122677

  • 基于AR模型的現(xiàn)代譜估計(jì)

    基于AR模型的現(xiàn)代譜估計(jì),分別實(shí)現(xiàn)自相關(guān)法,協(xié)方差法,Burg法,對(duì)比分析性能,及與經(jīng)典譜估計(jì)的比較

    標(biāo)簽: AR模型 譜估計(jì)

    上傳時(shí)間: 2016-03-17

    上傳用戶:familiarsmile

  • 含有噪聲的余弦序列

    含有噪聲的余弦序列,分別采用周‘期圖法’與‘改進(jìn)協(xié)方差法’估計(jì)序的功率譜

    標(biāo)簽: 序列

    上傳時(shí)間: 2016-03-26

    上傳用戶:hopy

  • 為了提高使用精度

    為了提高使用精度,研究了某型號(hào)MEMS陀螺儀的隨機(jī)漂移模型。采用游程檢驗(yàn)法分析了 該陀螺儀隨機(jī)漂移數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性,并根據(jù)該漂移為均值非平穩(wěn)、方差平穩(wěn)的隨機(jī)過程的結(jié)論, 采用梯度徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)漂移數(shù)據(jù)進(jìn)行了建模。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:相比經(jīng)典RBF網(wǎng)絡(luò)模 型而言,這種方法建立的模型能更好地描述MEMS陀螺儀的漂移特;相對(duì)于季節(jié)時(shí)間序列模型而 言,其補(bǔ)償效果提高了大約15%。

    標(biāo)簽: 精度

    上傳時(shí)間: 2016-04-01

    上傳用戶:weixiao99

  • classify using Bayes method. 使用Bayes方法進(jìn)行兩類分類

    classify using Bayes method. 使用Bayes方法進(jìn)行兩類分類,包括協(xié)方差相等和不等兩種情況,非常適合初學(xué)者的程序。

    標(biāo)簽: Bayes classify method using

    上傳時(shí)間: 2013-12-08

    上傳用戶:小鵬

  • 實(shí)現(xiàn)求眾數(shù)

    實(shí)現(xiàn)求眾數(shù),平均數(shù),方差,標(biāo)準(zhǔn)差等功能,運(yùn)行環(huán)境VS2005,語(yǔ)言VB.net

    標(biāo)簽:

    上傳時(shí)間: 2016-04-05

    上傳用戶:xlcky

  • 何振亞的現(xiàn)代譜估計(jì).本書全面系統(tǒng)地論述了現(xiàn)代譜估計(jì)技術(shù)中的各種理論與方法。全書共九章

    何振亞的現(xiàn)代譜估計(jì).本書全面系統(tǒng)地論述了現(xiàn)代譜估計(jì)技術(shù)中的各種理論與方法。全書共九章,內(nèi)容包括;純連續(xù)譜沽計(jì)的AR與ARMA模型參量法、純離散譜與混合譜估汁的正弦組合與阻尼復(fù)指數(shù)模型參量法、非參量法譜估計(jì)的最小方差法與奇異值/特征值分解處理法、應(yīng)用信息論的墑譜估汁法、多譜(高階譜)估計(jì)、二維潛估計(jì)與多維陣列譜估計(jì)。本書取材廣泛,內(nèi)容新穎,理論聯(lián)系實(shí)際,系統(tǒng)性強(qiáng)。

    標(biāo)簽: 譜估計(jì)

    上傳時(shí)間: 2013-12-09

    上傳用戶:lgnf

  • 基于隨機(jī)過程的萊斯表達(dá)式產(chǎn)生窄帶隨機(jī)過程: 2、掌握窄帶隨機(jī)過程的特性

    基于隨機(jī)過程的萊斯表達(dá)式產(chǎn)生窄帶隨機(jī)過程: 2、掌握窄帶隨機(jī)過程的特性,包括均值(數(shù)學(xué)期望)、方差、相關(guān)函數(shù)及功率譜密度等。

    標(biāo)簽: 隨機(jī) 過程 窄帶 表達(dá)式

    上傳時(shí)間: 2014-01-12

    上傳用戶:fredguo

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