方差協方差分量算例分析
標簽： var-cov
上傳時間： 2016-07-19
上傳用戶：xiaoyinguo
本課程提供了一個廣泛的介紹機器學習、數據挖掘、統計模式識別的課程。主題包括： （一）監督學習（參數/ 非參數算法，支持向量機，核函數，神經網絡）。（二）無監督學習 （聚類，降維，推薦系統，深入學習推薦）。（三）在機器學習的最佳實踐（偏差/ 方差理 論；在機器學習和人工智能創新過程）。本課程還將使用大量的案例研究，您還將學習如何 運用學習算法構建智能機器人（感知，控制），文本的理解（W eb 搜 索，反垃圾郵件），計 算機視覺，醫療信息，音頻，數據挖掘，和其他領域。 本課程需要 1 0 周 共 1 8 節 課，
上傳時間： 2017-07-28
上傳用戶：xiaoyuerer
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。
標簽： 程序
上傳時間： 2019-02-23
上傳用戶：orange_
SAS 是一個分析數據較好用的分析軟件，我這是方差分析部分課后題，是當年考試題
上傳時間： 2019-04-04
上傳用戶：z429032683
通過定義delta平方為樣本各點的協方差之和RBF神經網絡建模
上傳時間： 2019-05-03
上傳用戶：Readgen
數學建模32種常規方法1..第一章 線性規劃.pdf10.第十章 數據的統計描述和分析.pdf11.第十一章 方差分析.pdf12.第十二章 回歸分析.pdf13.第十三章 微分方程建模.pdf14.第十四章 穩定狀態模型.pdf15.第十五章 常微分方程的解法.pdf16.第十六章 差分方程模型.pdf17.第十七章 馬氏鏈模型.pdf18.第十八章 變分法模型.pdf19.第十九章 神經網絡模型.pdf2.第二章 整數規劃.pdf20.第二十章 偏微分方程的數值解.pdf21.第二十一章 目標規劃.pdf22.第二十二章 模糊數學模型.pdf23.第二十三章 現代優化算法.pdf24.第二十四章 時間序列模型.pdf25.第二十五章 存貯論.pdf26.第二十六章 經濟與金融中的優化問題.pdf27.第二十七章 生產與服務運作管理中的優化問題.pdf28.第二十八章 灰色系統理論及其應用.pdf29.第二十九章 多元分析.pdf3.第三章 非線性規劃.pdf30.第三十章 偏最小二乘回歸.pdf31、支持向量機(數學建模).pdf32、作業計劃(數學建模).pdf4.第四章 動態規劃.pdf5.第五章 圖與網絡.pdf6.第六章 排隊論.pdf7.第七章 對策論.pdf8.第八章 層次分析法.pdf9.第九章 插值與擬合.pdf前言.pdf灰色預測公式的理論缺陷及改進.pdf
標簽： 數學建模
上傳時間： 2021-10-20
上傳用戶：kingwide
時間序列是按時間順序排列的、隨時間變化且相互關聯的數據序列。分析時間序列的方法構成數據分析的一個重要領域，即時間序列分析。時間序列根據所研究的依據不同，可有不同的分類。1.按所研究的對象的多少分，有一元時間序列和多元時間序列。2.按時間的連續性可將時間序列分為離散時間序列和連續時間序列兩種。3.按序列的統計特性分，有平穩時間序列和非平穩時間序列。如果一個時間序列的概率分布與時間t無關，則稱該序列為嚴格的（狹義的）平穩時間序列。如果序列的一、二階矩存在，而且對任意時刻t滿足：（1）均值為常數（2）協方差為時間間隔r的函數。則稱該序列為寬平穩時間序列，也叫廣義平穩時間序列。我們以后所研究的時間序列主要是寬平穩時間序列。4.按時間序列的分布規律來分，有高斯型時間序列和非高斯型時間序列。
上傳時間： 2022-06-24
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調試原理：富迪芯片是用在語音通話產品，在測試方單端采用富迪芯片的情況下，效果只能表現在接收方的機器上，所以需要用PC借助Cool Edit Pro2.1模擬接收方的運作，通俗來說就是測試者這邊以開發板作為一個通訊工具，而PC端配合軟件做為一個通訊工具，而兩個通訊工具的連通是由自制的連接線來完成（這根連接線可以理解為現實中的空中無線信號，或對講類產品的信號線）。當全部配件連接后，PC端通過音頻軟件播放語音文件，播放的音頻會通過連接線傳輸到開發板，再通過外接喇叭播放出來，這就類似通話對方的說話聲傳到我們手上的機器中，讓我們耳朵聽到，而我們的說話聲是通過開發板的外接MIC拾取，進入開發板，再通過連接線進入了PC的聲卡輸入端，也就類似我們的說話聲讓通話對方聽到，這時PC端是通過雙開的Cool Edit Pro2.1程序在錄音狀態下，通過錄取的音頻波形來觀察音頻的狀態，并可以進行回放比較。
標簽： fm1188
上傳時間： 2022-07-04
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用二端口S-參數來表征差分電路的特性■ Sam Belkin差分電路結構因其更好的增益，二階線性度，突出的抗雜散響應以及抗躁聲性能而越來越多地被人們采用。這種電路結構通常需要一個與單端電路相連接的界面，而這個界面常常是采用“巴倫”器件（Balun），這種巴倫器件提供了平衡結構-到-不平衡結構的轉換功能。要通過直接測量的方式來表征平衡電路特性的話，通常需要使用昂貴的四端口矢量網絡分析儀。射頻應用工程師還需要確定幅值和相位的不平衡是如何影響差分電路性能的。遺憾的是，在射頻技術文獻中，很難找到一種能表征電路特性以及衡量不平衡結構所產生影響的好的評估方法。這篇文章的目的就是要幫助射頻應用工程師們通過使用常規的單端二端口矢量網絡分析儀來準確可靠地解決作為他們日常工作的差分電路特性的測量問題。本文介紹了一些用來表征差分電路特性的實用和有效的方法， 特別是差分電壓，共模抑制（CMRR），插入損耗以及基于二端口S-參數的差分阻抗。差分和共模信號在差分電路中有兩種主要的信號類型：差分模式或差分電壓Vdiff 和共模電壓Vcm（見圖2）。它們各自的定義如下[1]：• 差分信號是施加在平衡的3 端子系統中未接地的兩個端子之上的• 共模信號是相等地施加在平衡放大器或其它差分器件的未接地的端子之上。
上傳時間： 2013-10-14
上傳用戶：葉山豪
圖1所示電路可將高頻單端輸入信號轉換為平衡差分信號，用于驅動16位10 MSPS PulSAR® ADC AD7626。該電路采用低功耗差分放大器ADA4932-1來驅動ADC，最大限度提升AD7626的高頻輸入信號音性能。此器件組合的真正優勢在于低功耗、高性能
上傳時間： 2013-10-21
上傳用戶：佳期如夢
