C#編寫的AR(M）趨勢預(yù)測模型函數(shù)，包括AR模型參數(shù)值計算，預(yù)測函數(shù)，還有LDLT計算三角矩陣方程函數(shù)
上傳時間： 2015-10-24
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采用四元數(shù)方法推導(dǎo)出SDINS數(shù)學(xué)平臺角誤差方程和速度誤差方程，并以此建立非線性初始對準(zhǔn)誤差模型，應(yīng)用擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)進(jìn)行精對準(zhǔn)，確定初始失調(diào)角。
上傳時間： 2015-10-27
上傳用戶：tonyshao
本程序基于約瑟夫森結(jié)的RSJ模型，對無微波輻照和微波輻照下約瑟夫森結(jié)的特性進(jìn)行了數(shù)值計算求解，其中有微波輻照的RSJ模型求解采用了四階龍格庫塔方程函數(shù)，兩種情況都給出了I-V特性曲線圖（程序包中也附帶），展現(xiàn)了量子化電壓臺階。
上傳時間： 2015-12-12
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stats 用于檢驗回歸模型的統(tǒng)計量，有三個數(shù)值：相關(guān)系數(shù)r2、F值、與F對應(yīng)的概率p.相關(guān)系數(shù)r2越接近1，說明回歸方程越顯著；F > F1-α（k，n-k-1）時拒絕H0，F(xiàn)越大，說明回歸方程越顯著；與F對應(yīng)的概率p 時拒絕H0，回歸模型成立.
上傳時間： 2014-01-18
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第一部分 概論 第一章 仿真的作用 第二章 仿真方法論 第二部分 基本概念與方法 第三章 采樣與量化 第四章 帶通信號與系統(tǒng)的低通仿真模型 第五章 濾波器模型與仿真方法 第六章 案例研究：鎖相環(huán)與微分方程方法 第七章 隨機(jī)信號的產(chǎn)生與處理 第八章 后處理 第九章 蒙特卡羅方法導(dǎo)論 第十章 通信系統(tǒng)的蒙特卡羅仿真 第十一章無線系統(tǒng)仿真的方法論 第三部分 第十二章非線性系統(tǒng)的建模與仿真 第十三章時變系統(tǒng)的建模與仿真 第十四章波形信道的建模與仿真 第十五章離散信道模型 第十六章高效仿真技術(shù) 第十七章案例研究：蜂窩無線通信系統(tǒng)的仿真 第十八章仿真實例
標(biāo)簽： 仿真 分 信號與系統(tǒng) 低通
上傳時間： 2014-01-18
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函數(shù)用來描述 Apollo 衛(wèi)星的數(shù)學(xué)模型，它可以直接用于常微分方程的數(shù)值求解。
標(biāo)簽： Apollo 函數(shù) 衛(wèi)星 數(shù)學(xué)模型
上傳時間： 2013-12-23
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摘 要：建立了幾個軍事短波通信系統(tǒng)仿真模型，并簡要敘述了軍事短波通信系統(tǒng)中跳頻、擴(kuò)頻的干擾方程。文章給出了仿真物理結(jié)構(gòu)圖以及功能模塊圖，也給出了軍事短波通信抗干擾性能仿真評估的指標(biāo)，提出了利用云模型及云不確定性推理對仿真結(jié)果進(jìn)行評估，并給出了干擾和無干擾條件下軍事短波通信的抗干擾性能評估結(jié)果。
標(biāo)簽： 軍事 仿真模型 短波 通信系統(tǒng)
上傳時間： 2013-12-28
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用matlab實現(xiàn)模擬神經(jīng)元模型，采用Hodkgin-Huxley方程為主要算法
上傳時間： 2013-12-28
上傳用戶：z754970244
灰色預(yù)測模型稱為CM模型，G為grey的第一個字母，M為model的第一個字母。GM（1，1）表示一階的，一個變量的微分方程型預(yù)測模型。GM（1，1）是一階單序列的線性動態(tài)模型，主要用于時間序列預(yù)測。 一、GM（1，1）建模 設(shè)有數(shù)列 共有 個觀察值 對 作累加生成，得到新的數(shù)列 灰色理論與模型及在車輛擁有量預(yù)測中的應(yīng)用 灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交通事故預(yù)測比較 灰色系統(tǒng)(第三版)
標(biāo)簽： 灰色預(yù)測模型 模型
上傳時間： 2013-12-22
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結(jié)構(gòu)方程中擬合函數(shù)的迭代算法，不同于PLS算法。而是采用BFGS擬牛頓法求解，得出的結(jié)果與LISREL軟件結(jié)果一致. 注：此算法只是針對本人一個模型使用，不同模型要做改動
上傳時間： 2014-01-18
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