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  • 盒維數MATLAB計算程序。%根據計盒維數原理編寫了求一維曲線分形維數的matlab程序 function D=FractalDim(y,cellmax) %求輸入一維信號的計盒分形維

    盒維數MATLAB計算程序。%根據計盒維數原理編寫了求一維曲線分形維數的matlab程序 function D=FractalDim(y,cellmax) %求輸入一維信號的計盒分形維數 %y是一維信號 %cellmax:方格子的最大邊長,可以取2的偶數次冪次(1,2,4,8...),取大于數據長度的偶數 %D是y的計盒維數(一般情況下D>=1),D=lim(log(N(e))/log(k/e)),

    標簽: FractalDim function cellmax MATLAB

    上傳時間: 2015-04-23

    上傳用戶:liuchee

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2015-04-24

    上傳用戶:R50974

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2015-04-24

    上傳用戶:ryb

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2014-12-19

    上傳用戶:TRIFCT

  • CDMA的Matlab例程

    CDMA的Matlab例程,為研究萊斯K因子影響提供一個平臺,僅供參考

    標簽: Matlab CDMA

    上傳時間: 2013-12-26

    上傳用戶:龍飛艇

  • 數據結構算法:使用循環隊列

    數據結構算法:使用循環隊列,K階斐波那契數列的一種算法實現。

    標簽: 數據結構 循環 算法 隊列

    上傳時間: 2014-02-04

    上傳用戶:Shaikh

  • DSP編程代碼,FFT算法,經典!! FFT實驗 一、 理論: 公式(1)FFT運算公式 FFT并不是一種新的變換

    DSP編程代碼,FFT算法,經典!! FFT實驗 一、 理論: 公式(1)FFT運算公式 FFT并不是一種新的變換,它是離散傅立葉變換(DFT)的一種快速算法。由于我們在計算DFT時一次復數乘法需用四次實數乘法和二次實數加法;一次復數加法則需二次實數加法。每運算一個X(k)需要4N次復數乘法及2N+2(N-1)=2(2N-1)次實數加法。所以整個DFT運算總共需要4N^2次實數乘法和N*2(2N-1)=2N(2N-1)次實數加法。如此一來,計算時乘法次數和加法次數都是和N^2成正比的,當N很大時,運算量是可觀的,因而需要改進對DFT的算法減少運算速度。 根據傅立葉變換的對稱性和周期性,我們可以將DFT運算中有些項合并。 我們先設序列長度為N=2^L,L為整數。將N=2^L的序列x(n)(n=0,1,……,N-1),按N的奇偶分成兩組,也就是說我們將一個N點的DFT分解成兩個N/2點的DFT,他們又從新組合成一個如下式所表達的N點DFT: 一般來說,輸入被假定為連續、合成的。當輸入為純粹的實數的時候,我們就可以利用左右對稱的特性更好的計算DFT。 我們稱這樣的RFFT優化算法是包裝算法:首先2N點實數的連續輸入稱為“進包”。其次N點的FFT被連續被運行。最后作為結果產生的N點的合成輸出是

    標簽: FFT DSP 編程代碼 算法

    上傳時間: 2015-04-29

    上傳用戶:牛布牛

  • 接法又稱周期圖法

    接法又稱周期圖法,它是把隨機序列x(n)的N個觀測數據視為一能量有限的序列,直接計算x(n)的離散傅立葉變換,得X(k),然后再取其幅值的平方,并除以N,作為序列x(n)真實功率譜的估計。

    標簽: 周期

    上傳時間: 2015-05-01

    上傳用戶:zycidjl

  • 本程序用C語言實現了集成神經網絡解決廣義異或問題。用神經網絡集成方法做成表決網,可克服初始權值的影響,對神經網絡分類器來說:假設有N個獨立的子網,采用絕對多數投票法,再假設每個子網以1-p的概率給出正

    本程序用C語言實現了集成神經網絡解決廣義異或問題。用神經網絡集成方法做成表決網,可克服初始權值的影響,對神經網絡分類器來說:假設有N個獨立的子網,采用絕對多數投票法,再假設每個子網以1-p的概率給出正確結果,且網絡之間的錯誤不相關,則表決系統發生錯誤的概率為 Perr = ( ) pk(1-p)N-k 當p<1/2時 Perr 隨N增大而單調遞減. 在工程化設計中,先設計并訓練數目較多的子網,然后從中選取少量最佳子網形成表決系統,可以達到任意高的泛化能力。

    標簽: 神經網絡 子網 程序 C語言

    上傳時間: 2015-05-03

    上傳用戶:kiklkook

  • matlab的源程序,沒有其他目的

    matlab的源程序,沒有其他目的,只希望下載k均值算法看看!

    標簽: matlab 源程序

    上傳時間: 2013-12-25

    上傳用戶:xlcky

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