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（1）Msls分三步對系統和噪聲模型進行辨識，采用脈沖序列作為輔助系統模型，用 計算輸出數據 ；用原輸出數據 計算 ，用遞推最小二乘方法分別對系統參數和模型參數進行估計。 （2）M.dat,wnoise1.dat分別為M和白噪聲序列。Wnoise1.dat的長度為700，wnoise2.dat的長度為1000。Msls6.c為N=600的程序，Msls8.c為N=800的程序。 （3）程序運行后，生成的兩個h文件為產生的脈沖響應函數。Msls6.dat為msls6.c的參數估計結果，msls8.dat為msls8.c的參數辨識結果。分別如下所示： a1=0.906331 a2=0.160170 a3=0.025525 b1=0.704475 b2=-1.497551 c1=1.009114 c2=0.446890 a1=0.906347 a2=0.159066 a3=0.024650 b1=0.700720 b2=-1.493327 c1=1.008787 c2=0.425714 （4）由數據結果可以看出，采用msls辨識方法估計精度要比els法的估計精度差一些。尤其是噪聲參數c2的估計誤差不在1％以內。這是由于msls法計算上較為簡便，計算上的簡化就帶來了估計精度上的誤差。由N=600和N=800相比較，可以看出當N增大時，誤差有所減小。理論上當N趨于無窮時， 。
上傳時間： 2016-10-19
上傳用戶：戀天使569
程序設計思路 在動態規劃中，可將一個問題的解決方案視為一系列決策的結果，要考察每個最優決策序列中是否包含一個最優子序列。所以在最短路徑問題中，假如在的第一次決策時到達了某個節點v，那么不管v 是怎樣確定的，此后選擇從v 到d 的路徑時，都必須采用最優策略。利用最優序列由最優子序列構成的結論，可得到f 的遞歸式。f ( 1 ,c) 是初始時背包問題的最優解。可使用（1）中所示公式通過遞歸或迭代來求解f ( 1 ,c)。從f (n, * )開始迭式， f (n, * )由第一個式子得出，然后由第二式遞歸計算f (i,*) ( i=n- 1，n- 2，⋯ ， 2 )，最后得出f ( 1 ,c)。動態規劃方法采用最優原則（ principle of optimality）來建立用于計算最優解的遞歸式。所謂最優原則即不管前面的策略如何，此后的決策必須是基于當前狀態（由上一次決策產生）的最優決策。由于對于有些問題的某些遞歸式來說并不一定能保證最優原則，因此在求解問題時有必要對它進行驗證。若不能保持最優原則，則不可應用動態規劃方法。
上傳時間： 2016-12-03
上傳用戶：kristycreasy
用于無約束優化的鮑威爾優化方法， 程序中參數解釋如下：//P:存放設計變量 //XI：存放兩個線性無關的向量 //N：含有N各元素的一維實型數組，用于存儲設計變量 //NP:整形變量，用于存儲P與xi的維數 //FTOL：迭代精度 //FRET：輸出參數，存放目標函數在找到的近似極小值點處的值 //ITER:迭代次數
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上傳時間： 2016-12-06
上傳用戶：1109003457
應用JBuilder環境開發，輸入一個正整數n,輸出1~n的組成的全排列
上傳時間： 2016-12-23
上傳用戶：exxxds
求 S=a+aa+aaa+…+aaaa…a 之值，其中a是一個數字。例如：2+22+222+2222+22222（此時n=5）, n由鍵盤輸入。
上傳時間： 2013-12-18
上傳用戶：aeiouetla
實驗內容： 編制一程序，要求接收從鍵盤輸入的一個班的學生成績，并存放于50字節的GRADE數組中，其中GRADE+N保存學號N+1的學生成績。然后根據GRADE中的學生成績，把學生名次填入50字節的RANK數組中，其中RANK+N的內容是學號為N+1學生的名次。再按學號把學生順序把學生名次顯示出來。 實驗要求：1.必須畫流程圖。2.本程序要求要有多重循環和子程序，其中 成績輸入、計算學生名次、顯示學生名次都分別用子程序，也可用宏處理。
上傳時間： 2014-12-06
上傳用戶：cjl42111
編寫程序，用遞歸算法求輸出0至n（1<=n&&n>=9）的所有路徑。
上傳時間： 2017-01-27
上傳用戶：gonuiln
響鈴，如果輸入為N則響鈴N次，否則不會響鈴
標簽：
上傳時間： 2014-01-22
上傳用戶：宋桃子
Input : A set S of planar points Output : A convex hull for S Step 1: If S contains no more than five points, use exhaustive searching to find the convex hull and return. Step 2: Find a median line perpendicular to the X-axis which divides S into SL and SR SL lies to the left of SR . Step 3: Recursively construct convex hulls for SL and SR. Denote these convex hulls by Hull(SL) and Hull(SR) respectively. Step 4: Apply the merging procedure to merge Hull(SL) and Hull(SR) together to form a convex hull. Time complexity: T(n) = 2T(n/2) + O(n) = O(n log n)
標簽： contains Output convex planar
上傳時間： 2017-02-19
上傳用戶：wyc199288
The Bit Array structure provides a compacted arrays of Booleans, with one bit for each Boolean value. A 0 [1] bit corresponds to the Boolean value false [true], respectively. We can look at a stream of bytes as a stream of bits each byte contains 8 bits, so any n bytes hold n*8 bits. And the operation to manipulate this stream or bits array is so easy, jut read or change the bits state or make any Boolean operation on the whole bits array, like 鈥楢ND鈥? 鈥極R鈥? or 鈥榅OR鈥?
標簽： structure compacted Booleans provides
上傳時間： 2014-01-15
上傳用戶：壞天使kk
