(有源代碼)數(shù)值分析作業(yè),本文主要包括兩個(gè)部分,第一部分是常微分方程(ODE)的三個(gè)實(shí)驗(yàn)題,第二部分是有關(guān)的拓展討論,包括高階常微分的求解和邊值問(wèn)題的求解(BVP).文中的算法和算例都是基于Matlab計(jì)算的.ODE問(wèn)題從剛性(STIFFNESS)來(lái)看分為非剛性的問(wèn)題和剛性的問(wèn)題,剛性問(wèn)題(如大系數(shù)的VDP方程)用通常的方法如ODE45來(lái)求解,效率會(huì)很低,用ODE15S等,則效率會(huì)高多了.而通常的非剛性問(wèn)題,用ODE45來(lái)求解會(huì)有很好的效果.從階次來(lái)看可以分為高階微分方程和一階常微分方程,高階的微分方程一般可以化為狀態(tài)空間(STATE SPACE)的低階微分方程來(lái)求解.從微分方程的性態(tài)看來(lái),主要是微分方程式一階導(dǎo)系數(shù)大的時(shí)候,步長(zhǎng)應(yīng)該選得響應(yīng)的小些.或者如果問(wèn)題的性態(tài)不是太好估計(jì)的話,用較小的步長(zhǎng)是比較好的,此外的話Adams多步法在小步長(zhǎng)的時(shí)候效率比R-K(RUNGE-KUTTA)方法要好些,而精度也高些,但是穩(wěn)定區(qū)間要小些.從初值和邊值來(lái)看,也是顯著的不同的.此外對(duì)于非線性常微分方程還有打靶法,胞映射方法等.而對(duì)于微分方程穩(wěn)定性的研究,則諸如相平面圖等也是不可缺少的工具.值得提出的是,除了用ode系類函數(shù)外,用simulink等等模塊圖來(lái)求解微分方程也是一種非常不錯(cuò)的方法,甚至是更有優(yōu)勢(shì)的方法(在應(yīng)用的角度來(lái)說(shuō)).
上傳時(shí)間： 2014-01-05
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DM642算法例程 閾值選取 基于DSPBIOS
上傳時(shí)間： 2014-01-13
上傳用戶：黑漆漆
Arduino雙軸加速度計(jì)取值，包含 X、Y 軸的 G 值以及 X、Y 軸的傾斜角度
上傳時(shí)間： 2017-05-23
上傳用戶：moerwang
演算法是指利用電腦解決問(wèn)題所需要的具體方法和步驟。也就是說(shuō)給定初始狀態(tài)或輸入數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)電腦程序的有限次運(yùn)算，能夠得出所要求或期望的終止?fàn)顟B(tài)或輸出數(shù)據(jù)。本書(shū)介紹電腦科學(xué)中重要的演算法及其分析與設(shè)計(jì)技術(shù)
標(biāo)簽： 算法
上傳時(shí)間： 2017-06-09
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針對(duì)基于最小二乘法的ICP 曲面匹配算法難以處理待比較曲面的局部大變形問(wèn)題, 提出一種改進(jìn)算 法。即采用遺傳算法確定曲面初始相對(duì)位置以保證匹配優(yōu)化結(jié)果為全局最優(yōu)值, 利用ICP 算法匹配結(jié)果構(gòu)造 偏差閾值, 以此閾值過(guò)濾點(diǎn)群后再以最小二乘法進(jìn)行匹配處理, 消除局部大變形影響, 獲得合理的變換矩陣。以此變換矩陣變換初始點(diǎn)群再進(jìn)行誤差計(jì)算, 從而獲得理想的匹配結(jié)果
上傳時(shí)間： 2017-07-02
上傳用戶：qb1993225
給出插值算子的算法，牛頓法求解非線性方程，歡迎大家給出意見(jiàn)。
上傳時(shí)間： 2013-12-31
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多種圖像邊緣檢測(cè)方法研究源代碼用Prewitt算子檢測(cè)圖像的邊緣用不同σ值的LoG算子檢測(cè)圖像的邊緣等
標(biāo)簽： Prewitt LoG 檢測(cè)圖像 圖像邊緣檢測(cè)
上傳時(shí)間： 2017-07-06
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德州儀器新款dsp TMS320F28335 看門狗程式設(shè)計(jì),簡(jiǎn)易重置看門狗計(jì)數(shù)功能,方便使用者開(kāi)發(fā)程式!
標(biāo)簽： F28335 28335 320F dsp
上傳時(shí)間： 2013-12-20
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10個(gè)MATLAB處理運(yùn)算方法,影像強(qiáng)化灰階二值等,看看
標(biāo)簽： MATLAB
上傳時(shí)間： 2017-07-22
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Matlab多種圖像邊緣檢測(cè)方法 1、用Prewitt算子檢測(cè)圖像的邊緣 2、用不同σ值的LoG算子檢測(cè)圖像的邊緣 3、用Canny算子檢測(cè)圖像的邊緣 4、圖像的閾值分割 5、用水線閾值法分割圖像 6、對(duì)矩陣進(jìn)行四叉樹(shù)分解 7、將圖像分為文字和非文字的兩個(gè)類別 8、形態(tài)學(xué)梯度檢測(cè)二值圖像的邊緣 9、形態(tài)學(xué)實(shí)例——從PCB圖像中刪除所有電流線，僅保留芯片對(duì)象
標(biāo)簽： Prewitt Matlab Canny 檢測(cè)圖像
上傳時(shí)間： 2013-12-28
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