輸入信號五個基于瞬時信息的特征：零中心歸一化瞬時幅度功率譜密度的最大值,零中心歸一化瞬時幅度絕對值的標準偏差，零中心非弱信號段瞬時相位非線性分量絕對值標準偏差，零中心非弱信號段瞬時相位非線性分量標準偏差，零中心歸一化的非弱信號段瞬時頻率絕對值的標準偏差，得到識別出的信號類別，本例為2PSK, 4PSK, GMSK, OQPSK, pi/4DQSK中的一個，還可以看Art網絡的擴展性。
標簽： 瞬時 幅度 零 輸入信號
上傳時間： 2015-09-20
上傳用戶：ippler8
提取信號七個基于瞬時信息的特征：零中心歸一化瞬時幅度功率譜密度的最大值,零中心歸一化瞬時幅度絕對值的標準偏差，零中心非弱信號段瞬時相位非線性分量絕對值標準偏差，零中心非弱信號段瞬時相位非線性分量標準偏差，零中心歸一化的非弱信號段瞬時頻率絕對值的標準偏差，一個信號段的歸一化瞬時頻率功率譜密度的最大值，根據信號 QPSK 和16QAM在 XI 軸投影的不同表現，提出特征參數。
標簽： 瞬時 幅度 零 信號
上傳用戶：牧羊人8920
BP的訓練方法.刪除init_wj_hid_output與init_wj_input_hid可以進行新的學習!不然只是按老方式學習!這是一個最簡單的BP算法異或問題!沒有閾值，學習速度不可改變!下次會改進!如果同或只需改變輸入的方式就可以!
標簽： init_wj_hid_output init_wj_input_hid 刪除 BP算法
上傳用戶：1966640071
0-1背包問題,采用了求最優解和求最優值,分別用遞歸和回代來實現.
標簽： 背包問題 分 遞歸
上傳時間： 2014-01-11
上傳用戶：youlongjian0
該代碼為二值圖像進行細化,為學習圖像目標識別及,目標邊界細化方面很有幫助
標簽： 代碼 二值圖像 圖像 目標識別
上傳時間： 2015-09-22
上傳用戶：mikesering
基于奇異值分解的核線性判別分析（Kernel Discriminant Analysis via QR Decomposition）。
標簽： Decomposition Discriminant Analysis Kernel
上傳時間： 2014-01-07
上傳用戶：TF2015
閥值變換，圖像鏡像，圖像平移，圖像縮放，圖像旋轉
標簽： 變換
上傳時間： 2014-08-21
上傳用戶：無聊來刷下
自己編寫的求解本證值的程序，用以對崩政治求解方法的理解，也可以做成其它線性代數程序的子函數
標簽： 編寫 程序
上傳時間： 2014-01-12
上傳用戶：hewenzhi
YeeTooMD5是免費的,開源的,它是在GPL許可下發布的,所有人都可以免費的使用它,修改它,并將它再次發布。 能夠快速的計算出任意長度的字符串及任意類型文件的MD5值,并且用戶能方便的檢驗結果. 能夠輸入MD5值，計算MD5計算值的匹配結果；可以打開任意文件并計算其MD5值。
標簽： YeeTooMD5 GPL MD5 發布
上傳時間： 2013-12-24
上傳用戶：teddysha
改進的快速SPIHT 算法.針對原算法的不足引入了“最小閾值”和“最小輸出位”,同時改變了原算法的掃描順序,降低了算法的復雜程度,并使其更有利于并行優化處理。實驗證明,改進后的算法減少了編解碼過程中的存儲容量和時間消耗,而重建圖像的峰值信噪比和人眼視覺效果與原算法相當。
標簽： 算法 SPIHT 改變 并行優化
上傳用戶：lunshaomo
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