這是個用于時間序列相似性比較和計算的數(shù)據(jù)集，用asc碼編輯的，對應(yīng)于DTW算法配合使用
標(biāo)簽： 時間序列 數(shù)據(jù)集 相似性 比較
上傳時間： 2016-12-22
上傳用戶：dapangxie
基于2D輪廓的三維模型相似性比較研究 在游戲開發(fā)和機(jī)械建模 常用的方法
上傳時間： 2013-12-25
上傳用戶：huql11633
面向TDT的主題相似性計算模型.pdf 網(wǎng)絡(luò)熱點信息發(fā)現(xiàn)研究.pdf 網(wǎng)絡(luò)信息挖掘技術(shù)及其應(yīng)用研究.pdf
標(biāo)簽： TDT 相似性 發(fā)現(xiàn)
上傳時間： 2013-12-11
上傳用戶：稀世之寶039
量化另類交易策略-基于時域分形的相似性匹配日內(nèi)低頻交易(SMT)策略
上傳時間： 2017-04-21
上傳用戶：landysag
該文檔為基于互相關(guān)相似性度量的小波變換分子序列簡介資料，講解的還不錯，感興趣的可以下載看看…………………………
標(biāo)簽： 小波變換
上傳時間： 2021-10-20
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該文檔為紋理感知相似性學(xué)習(xí)綜述簡介資料，講解的還不錯，感興趣的可以下載看看…………………………
標(biāo)簽： 紋理感知
上傳時間： 2021-10-23
上傳用戶：ttalli
針對信號檢測中經(jīng)常存在的噪聲污染問題，利用小波分解之后可以在各個層次選擇閾值，對噪聲成分進(jìn)行抑制，手段更加靈活。本文介紹了小波變換的一般理論以及在信號降噪中的應(yīng)用，分析了被噪聲污染后的信號的特性；利用MATLAB軟件進(jìn)行了信號降噪的模擬仿真實驗并在降噪光滑性和相似性兩個方面體現(xiàn)出小波變換的優(yōu)勢。本文分別使用了不同類型的小波和相同類型小波下不同閾值對信號進(jìn)行了降噪．仿真結(jié)果表明小波變換具有良好降噪的效果。
標(biāo)簽： 小波分析 信號降噪 中的應(yīng)用
上傳時間： 2013-10-19
上傳用戶：alex wang
AVR STUDIO4：這個文件是一個完整的開發(fā)工具，包括編輯、仿真功能，利用這個工具，我們可以編輯源代碼，并在AVR器件上運(yùn)行。 代碼實例：這是一個用于演示完整代碼，AT90S8515數(shù)據(jù)手冊：這是AT90S8515芯片的完整資料。AT90S8515芯片是一款非常容易上手的AVR芯片。現(xiàn)在你不用擔(dān)心AVR其他型號的產(chǎn)品，以后你會發(fā)現(xiàn)AVR系列產(chǎn)品有非常大的相似性，你掌握了一款芯片比如說8515），學(xué)會其他芯片也非常容易。。指令說明：如果你要詳細(xì)的了解各種指令的話，這個文件非常有用。
標(biāo)簽： AVRstudio
上傳時間： 2013-10-09
上傳用戶：guojin_0704
ARM7 是一種低電壓，通用32 位RISC 微處理器單元，可作一般應(yīng)用或嵌入到ASIC 或CSIC中，其簡潔一流的設(shè)計特別適用于電源敏感的應(yīng)用中。ARM7 的小尺寸使它特別適合集成到比較大的客戶芯片中，此芯片中也可以包含RAM, ROM, DSP，邏輯控制和其他代碼。 增強(qiáng)特性：ARM7 和ARM6 有相似性，但增加了以下功能：基于亞微米的制程，增加了速度，減少了電源消耗3V 操作，很小的電源消耗，并同5V 系統(tǒng)兼容較高的時鐘對所以程序執(zhí)行較快。特性總結(jié)：l 32 位的RISC 結(jié)構(gòu)處理器（包括32 位地址線和數(shù)據(jù)線）；l Little/Big Endian 操作模式；l 高性能RISC17 MIPS sustained @ 25 MHz (25 MIPS peak)@ 3Vl 較低的電壓損耗0.6mA/MHz@ 3V fabricated in .8 m CMOS全靜態(tài)操作l 適用于對電源比較敏感的應(yīng)用中l(wèi) 快速中斷響應(yīng)l 適用于實時系統(tǒng)l 支持虛擬內(nèi)存l 支持高級語言l 簡單但功能強(qiáng)大的指令系統(tǒng)
標(biāo)簽： ARM7 數(shù)據(jù)手冊
上傳時間： 2013-10-24
上傳用戶：座山雕牛逼
實現(xiàn)聚類K均值算法： K均值算法：給定類的個數(shù)K，將n個對象分到K個類中去，使得類內(nèi)對象之間的相似性最大，而類之間的相似性最小。 缺點：產(chǎn)生類的大小相差不會很大，對于臟數(shù)據(jù)很敏感。 改進(jìn)的算法：k—medoids 方法。這兒選取一個對象叫做mediod來代替上面的中心 的作用，這樣的一個medoid就標(biāo)識了這個類。步驟： 1，任意選取K個對象作為medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。 以下是循環(huán)的： 2，將余下的對象分到各個類中去（根據(jù)與medoid最相近的原則）； 3，對于每個類（Oi）中，順序選取一個Or，計算用Or代替Oi后的消耗—E（Or）。選擇E最小的那個Or來代替Oi。這樣K個medoids就改變了，下面就再轉(zhuǎn)到2。 4，這樣循環(huán)直到K個medoids固定下來。 這種算法對于臟數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)不敏感，但計算量顯然要比K均值要大，一般只適合小數(shù)據(jù)量。
上傳時間： 2015-04-03
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