<acronym id="66166"></acronym> C-C法重構(gòu)相空間文件夾說(shuō)明1.CC_Method_main.m - 程序主文件 2、LorenzData.dll - 產(chǎn)生Lorenz離散數(shù)據(jù) 3、normalize_1.m - 信號(hào)歸一化 4、ccFunction.dll - 計(jì)算S(m,N,r,t)
標(biāo)簽： CC_Method_main LorenzData normalize Lorenz
上傳時(shí)間： 2013-12-21
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C-C方法及改進(jìn)的C-C方法重構(gòu)相空間的matlab程序 -------------------------------- 性能： 3000數(shù)據(jù)耗時(shí)3分鐘 -------------------------------- 參考文獻(xiàn)： 1、Nonlinear dynamics, delay times, and embedding windows.pdf 2、基于改進(jìn)的C-C方法的相空間重構(gòu)參數(shù)選擇4.pdf -------------------------------- 文件夾說(shuō)明： 1、C_C_Method_luzhenbo2.m - 程序主文件，直接運(yùn)行此文件即可! 2、LorenzData.dll - 產(chǎn)生Lorenz離散數(shù)據(jù) 3、DuffingData.dll - 產(chǎn)生Duffing離散數(shù)據(jù) 4、RosslerData.dll - 產(chǎn)生Rossler離散數(shù)據(jù) 5、ccFunction.dll - 計(jì)算S(m,N,r,t) - 原C-C方法中計(jì)算S(m,N,r,t)，改進(jìn)的C-C方法中計(jì)算S2(m,N,r,t) 6、ccFunction_luzhenbo.dll - 計(jì)算S(m,N,r,t) - 改進(jìn)的C-C方法中計(jì)算S1(m,N,r,t) -------------------------------- 致謝： 此稿本次修改的部分靈感來(lái)源于與研學(xué)論壇網(wǎng)友“張文鴿”和“yangfanboy”的討論，在此表示感謝!
上傳時(shí)間： 2015-06-08
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數(shù)字圖像水印技術(shù)，是將代表著作權(quán)人身份的特定信息（即數(shù)字水印），按照某種方式植 入電子出版物中，在產(chǎn)生版權(quán)糾紛時(shí)，通過(guò)相應(yīng)的算法提取出該數(shù)字水印，從而驗(yàn)證版權(quán)的 歸屬，
標(biāo)簽： 水印
上傳時(shí)間： 2013-12-13
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已知單位負(fù)反饋系統(tǒng)被控對(duì)象的傳函為: • 設(shè)計(jì)滯后-超前校正裝置,使校正后的系統(tǒng)滿足: • (1).在單位斜坡信號(hào)作用下,Kv=10s^(-1) • (2).校正后相角裕度³ 45° • (3).系統(tǒng)校正后剪切頻率wc ³ 1.5s^(-1) • (4).時(shí)域性能指標(biāo):s％£ 30％,Tp £ 2s,Ts £ 6s
上傳時(shí)間： 2014-07-27
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1.功能 利用廣義逆求解無(wú)約束條件下的優(yōu)化問(wèn)題(C語(yǔ)言) 2.參數(shù)說(shuō)明 int m : 非線性方程組中方程個(gè)數(shù) int n : 非線性方程組中未知數(shù)個(gè)數(shù) double eps1 : 控制最小二乘解的精度要求 double eps2 : 用于奇異值分解中的控制精度要求 double x[n] : 存放非線性方程組解的初始近似值X(0),要求各分量不全為0 int ka : Ka＝max{m,n}+1 void (*f)() : 指向計(jì)算非線性方程組中各方程左端函數(shù)值的函數(shù)名(用戶自編) void (*s)() : 指向計(jì)算雅可比矩陣的函數(shù)名 int ngin() : 函數(shù)返回一個(gè)標(biāo)志值 3.文件說(shuō)明 ngin.c函數(shù)文件 ngin0.c主函數(shù)文件
上傳時(shí)間： 2013-12-23
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1.功能 用高斯方法計(jì)算n重積分(C語(yǔ)言) 2.參數(shù)說(shuō)明 int n : 積分重?cái)?shù) int js[n] : js[k]表示第k層積分區(qū)間所劃分的子區(qū)間 void (*ss)() : 指向計(jì)算各層積分上、下限的函數(shù)名(用戶自編) double (*f)() : 指向計(jì)算被積函數(shù)值的函數(shù)名(用戶自編) double gaus() : 函數(shù)返回積分值 3.文件說(shuō)明 gaus.c為函數(shù)程序 gaus0.c為主函數(shù)程序
上傳時(shí)間： 2014-01-05
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n類PSVm 算法程序，相對(duì)于svm運(yùn)算速度較快
上傳時(shí)間： 2015-09-24
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給定由n 個(gè)整數(shù)(可能為負(fù)整數(shù))組成的序列1 a ， 2 a ，…， n a ，以及一個(gè)正整數(shù)m，要 求確定序列1 a ， 2 a ，…， n a 的m 個(gè)不相交子段，使這m 個(gè)子段的總和達(dá)到最大。
上傳時(shí)間： 2015-10-26
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[輸入] 圖的頂點(diǎn)個(gè)數(shù)N，圖中頂點(diǎn)之間的關(guān)系及起點(diǎn)A和終點(diǎn)B [輸出] 若A到B無(wú)路徑，則輸出“There is no path” 否則輸出A到B路徑上個(gè)頂點(diǎn) [存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)] 圖采用鄰接矩陣的方式存儲(chǔ)。 [算法的基本思想] 采用廣度優(yōu)先搜索的方法，從頂點(diǎn)A開(kāi)始，依次訪問(wèn)與A鄰接的頂點(diǎn)VA1,VA2,...,VAK, 訪問(wèn)遍之后,若沒(méi)有訪問(wèn)B，則繼續(xù)訪問(wèn)與VA1鄰接的頂點(diǎn)VA11,VA12,...,VA1M，再訪問(wèn)與VA2鄰接頂點(diǎn)...，如此下去，直至找到B，最先到達(dá)B點(diǎn)的路徑，一定是邊數(shù)最少的路徑。實(shí)現(xiàn)時(shí)采用隊(duì)列記錄被訪問(wèn)過(guò)的頂點(diǎn)。每次訪問(wèn)與隊(duì)頭頂點(diǎn)相鄰接的頂點(diǎn)，然后將隊(duì)頭頂點(diǎn)從隊(duì)列中刪去。若隊(duì)空，則說(shuō)明到不存在通路。在訪問(wèn)頂點(diǎn)過(guò)程中，每次把當(dāng)前頂點(diǎn)的序號(hào)作為與其鄰接的未訪問(wèn)的頂點(diǎn)的前驅(qū)頂點(diǎn)記錄下來(lái)，以便輸出時(shí)回溯。 #include<stdio.h> int number //隊(duì)列類型 typedef struct{ int q[20]
標(biāo)簽： 輸入
上傳時(shí)間： 2015-11-16
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產(chǎn)生一512點(diǎn)的隨機(jī)序列下Xe(n),并用Xc(n) 和Xe(n) 作線性卷積，觀察卷積前后Xe(n) 頻譜的變化。要求將Xe(n)分成8段，采用重疊相加法。
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