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迭代法

  • 程序之所以稱之為擴展功能的DFT

    程序之所以稱之為擴展功能的DFT，是因為，它有如下擴展功能: 1. 可以自動擴展輸入序列X，如果你輸入的長度不足N，會自動以NaN補足。 2. 可以增大頻率精度，至1/(N*T)，其中T是采樣周期。 3. 可以統(tǒng)計輸入序列X的正弦波的幅度和相位 4. 輸入序列可以包含NaN 5. 可以限制迭代的次數(shù) 6. 可以輸入/計算二維矩陣

    標簽： DFT 程序 擴展功能

    上傳時間： 2014-01-25

    上傳用戶：miaochun888

  • 卷積碼譯碼值最終輸出算法

    卷積碼譯碼值最終輸出算法，輸入為軟迭代編碼輸入，輸出為軟譯碼輸出 即SISO算法。

    標簽： 卷積碼 譯碼 算法 輸出

    上傳時間： 2014-02-18

    上傳用戶：cursor

  • C++STL STL（Standard Template Library

    C++STL STL（Standard Template Library，標準模板庫)是惠普實驗室開發(fā)的一系列軟件的統(tǒng)稱。它是由Alexander Stepanov、Meng Lee和David R Musser在惠普實驗室工作時所開發(fā)出來的?，F(xiàn)在雖說它主要出現(xiàn)在C++中，但在被引入C++之前該技術就已經(jīng)存在了很長的一段時間。 STL的代碼從廣義上講分為三類：algorithm（算法）、container（容器）和iterator（迭代器），幾乎所有的代碼都采用了模板類和模版函數(shù)的方式，這相比于傳統(tǒng)的由函數(shù)和類組成的庫來說提供了更好的代碼重用機會。在C++標準中，STL被組織為下面的13個頭文件：<algorithm>、<deque>、<functional>、<iterator>、<vector>、<list>、<map>、<memory>、<numeric>、<queue>、<set>、<stack>和<utility>。以下筆者就簡單介紹一下STL各個部分的主要特點。

    標簽： STL Standard Template Library

    上傳時間： 2016-06-20

    上傳用戶：cylnpy

  • 粒子群算法工具箱 該工具箱將PSO算法的核心部分封裝起來

    粒子群算法工具箱 該工具箱將PSO算法的核心部分封裝起來，提供給用戶的為算法的可調參數(shù)，用戶只需要定義好自己需要優(yōu)化的函數(shù)(計算最小值或者最大值)，并設置好函數(shù)自變量的取值范圍、每步迭代允許的最大變化量(稱為最大速度，Max_V)等，即可自行優(yōu)化。

    標簽： PSO 工具箱 粒子群算法 分

    上傳時間： 2016-06-23

    上傳用戶：541657925

  • 后向傳播

    后向傳播，它通過迭代地處理一組訓練樣本，將每個樣本的網(wǎng)絡預測與實際知道的類標號比較，進行學習。

    標簽：

    上傳時間： 2013-12-31

    上傳用戶：ryb

  • AR模型譜估計算法

    AR模型譜估計算法，對初涉AR模型譜估計的同學有很大的幫助，可以了解到其基本的模型構造和其譜估計的迭代步驟。

    標簽： AR模型 譜估計 算法

    上傳時間： 2016-06-29

    上傳用戶：refent

  • Runge_Kutta算法 在計算方法中對微分方程進行求解

    Runge_Kutta算法 在計算方法中對微分方程進行求解，迭代進行求解，效率較高

    標簽： Runge_Kutta 算法 微分方程 計算方法

    上傳時間： 2016-07-01

    上傳用戶：thuyenvinh

  • 以下是從一維數(shù)據(jù)計算最大Lyapunov指數(shù)的算法源程序

    以下是從一維數(shù)據(jù)計算最大Lyapunov指數(shù)的算法源程序，在Visual C++中通過。 其中number一數(shù)據(jù)總量，dimension一重構維，delay-重構延遲，maxsplit一最大分離量 minsplit一最小分離量，iterates一迭代次數(shù)，resource-一維數(shù)據(jù)序列。

    標簽： Lyapunov 數(shù)據(jù)計算 算法 源程序

    上傳時間： 2013-12-22

    上傳用戶：chenbhdt

  • 微粒群工具箱PSOt為PSO的工具箱

    微粒群工具箱PSOt為PSO的工具箱，該工具箱將PSO算法的核心部分封裝起來，提供給用戶的為算法的可調參數(shù)，用戶只需要定義好自己需要優(yōu)化的函數(shù)(計算最小值或者最大值)，并設置好函數(shù)自變量的取值范圍、每步迭代允許的最大變化量(稱為最大速度，Max_V)等，即可自行優(yōu)化。

    標簽： PSOt PSO 工具箱 微粒群

    上傳時間： 2016-07-03

    上傳用戶：璇珠官人

  • 最小均方（LMS）自適應算法就是一中已期望響應和濾波輸出信號之間誤差的均方值最小為準的

    最小均方（LMS）自適應算法就是一中已期望響應和濾波輸出信號之間誤差的均方值最小為準的，依據(jù)輸入信號在迭代過程中估計梯度矢量，并更新權系數(shù)以達到最優(yōu)的自適應迭代算法。LMS算法是一種梯度最速下降方法，其顯著的特點是它的簡單性。這算法不需要計算相應的相關函數(shù)，也不需要進行矩陣運算。

    標簽： LMS 自適應算法 濾波 輸出信號

    上傳時間： 2013-12-15

    上傳用戶：zhaiye

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