vc++實(shí)現(xiàn)隨機(jī)數(shù)生成算法 隨機(jī)數(shù)生成與頭文件隨機(jī)數(shù)生成算法 1產(chǎn)生一個(gè)介于0和32767之間的隨機(jī)整數(shù) 2產(chǎn)生一個(gè)［0,1］區(qū)間內(nèi)均勻分布偽隨機(jī)數(shù) 3產(chǎn)生多個(gè)［0,1］區(qū)間內(nèi)均勻分布偽隨機(jī)數(shù) 4產(chǎn)生任意［a,b］區(qū)間內(nèi)一個(gè)均勻分布偽隨機(jī)整數(shù) 5產(chǎn)生任意［a,b］區(qū)間內(nèi)均勻分布偽隨機(jī)整數(shù)序列 6產(chǎn)生一個(gè)任意均值與方差的正態(tài)分布隨機(jī)數(shù) 7產(chǎn)生任意均值與方差的正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)序列 最后注意，在VC++ 6.0中設(shè)置好路徑，特別是include目錄(文件夾)的路徑，否則在編譯時(shí)會(huì)出現(xiàn)找不到頭文 件的錯(cuò)誤，使編譯無(wú)法正常進(jìn)行。
標(biāo)簽： 32767 隨機(jī)數(shù) 生成算法 vc
上傳時(shí)間： 2014-12-19
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基于GM算法和QR分解實(shí)現(xiàn)的穩(wěn)健奇異值分解算法，通過(guò)該算法可以獲取一個(gè)數(shù)居陣的穩(wěn)健方差－協(xié)方差陣。在該穩(wěn)健方差－協(xié)方差陣上可以進(jìn)行諸如，穩(wěn)健主成份分解、穩(wěn)健聚類、穩(wěn)健因子分析等操作。
上傳時(shí)間： 2013-12-13
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pcm均勻pcm與非均勻pcm 一。產(chǎn)生長(zhǎng)度為500的零均值，單位方差的高斯隨機(jī)變量序列，用均勻pcm的方法用16電平進(jìn)行量化：1）求所得的SQNR，該序列的前5個(gè)值，相應(yīng)的量化值和相應(yīng)的碼字。2）畫(huà)出量化誤差（定義為輸入值和量化值之間的差），同時(shí) 畫(huà)出量化值作為輸入值的函數(shù)的圖。3）用128量化電平數(shù)重做2）題， 比較結(jié)果。
標(biāo)簽： pcm 500 與非 長(zhǎng)度
上傳時(shí)間： 2017-01-09
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統(tǒng)計(jì)分析軟件課程設(shè)計(jì)是專業(yè)必修的實(shí)踐教學(xué)課程。通過(guò)課程設(shè)計(jì)使學(xué)生系統(tǒng)地了解SAS軟件的基本統(tǒng)計(jì)分析功能和操作編程方法，掌握描述統(tǒng)計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析和方差分析等統(tǒng)計(jì)方法，并將此方法運(yùn)用于社會(huì)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題的管理、決策及因素分析中。使學(xué)生了解當(dāng)前統(tǒng)計(jì)方法應(yīng)用的前沿和熱點(diǎn)問(wèn)題。
標(biāo)簽： SAS 統(tǒng)計(jì)分析 軟件 實(shí)踐教學(xué)
上傳時(shí)間： 2017-01-14
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隨機(jī)信號(hào)分析，包括隨機(jī)信號(hào)的數(shù)字特征，相關(guān)函數(shù)和協(xié)方差，帶圖形顯示。
上傳時(shí)間： 2017-03-01
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統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域，測(cè)量數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域線性混合模型的方差分量的最小范數(shù)估計(jì)
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上傳時(shí)間： 2017-03-28
上傳用戶：懶龍1988
上載的內(nèi)容為隨機(jī)信號(hào)處理的作業(yè),具體是:其中W(t)為均值為零，方差為3的白噪聲。 （1）產(chǎn)生若干組500個(gè)點(diǎn)長(zhǎng)隨機(jī)序列。 （2）找一個(gè)ARMA模型與（1）中的500個(gè)點(diǎn)匹配。 （3）在產(chǎn)生一個(gè)500個(gè)點(diǎn)長(zhǎng)的隨機(jī)序列校正。
上傳時(shí)間： 2013-12-06
上傳用戶：yph853211
使用matlab對(duì)基于最小錯(cuò)誤率的Bayes分類器進(jìn)行仿真，編寫(xiě)了相應(yīng)的程序，分為協(xié)方差相等和不相等兩種情況，最后畫(huà)出了三類的分界線
標(biāo)簽： matlab Bayes 錯(cuò)誤率 分類器
上傳時(shí)間： 2014-02-27
上傳用戶：蠢蠢66
該代碼僅計(jì)算了一個(gè)101×101尺寸的Gabor函數(shù)變換，得到均值和方差。代碼采用兩種卷積計(jì)算方式，從結(jié)果中可以看出，快速傅立葉變換卷積的效率是離散二維疊加和卷積的近50倍。
上傳時(shí)間： 2017-04-10
上傳用戶：lijinchuan
本書(shū)結(jié)合作者的研究工作，詳細(xì)介紹了基于線性矩陣不等式的不確定系統(tǒng)魯棒控制的概念、理論及設(shè)計(jì)方法。主要內(nèi)容包括目前應(yīng)用廣泛的線性矩陣不等式的概念、理論、算法及相關(guān)軟件；基于線性矩陣不等式處理方法的線性時(shí)不變系統(tǒng)性能分析和綜合方法；重點(diǎn)介紹了不確定系統(tǒng)的模型、魯棒性能分析、魯棒H2/H∞控制、LMI區(qū)域及相應(yīng)的區(qū)域極點(diǎn)配置方法、結(jié)合二次型性能指標(biāo)的保性能控制、魯棒方差控制等。
標(biāo)簽：
上傳時(shí)間： 2017-04-10
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