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釘釘企業(yè)組織認(rèn)證申請(qǐng)公函

最小平方近似法 (least-squares approximation) 是用來求出一組離散 (discrete) 數據點的近似函數 (approximating function)

最小平方近似法 (least-squares approximation) 是用來求出一組離散 (discrete) 數據點的近似函數 (approximating function)，作實驗所得的數據亦常使用最小平方近似法來達成曲線密合 (curve fitting)。以下所介紹的最小平方近似法是使用多項式作為近似函數，除了多項式之外，指數、對數方程式亦可作為近似函數。關於最小平方近似法的計算原理，請參閱市面上的數值分析書籍

標簽： least-squares approximation approximating discrete

上傳時間： 2015-06-21

上傳用戶：SimonQQ
一個可以利用XML製作播放清單的mp3 player組件,可以顯示歌曲的名稱和演唱者資訊和照片,功能蠻不錯的囉...

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標簽： player XML mp3 播放

上傳時間： 2015-06-27

上傳用戶：ccclll
將格式為SEG-Y的地震數據的某道信息截出來,程序為c++程序,經過編譯了

將格式為SEG-Y的地震數據的某道信息截出來,程序為c++程序,經過編譯了

標簽： SEG-Y 程序地震數據

上傳時間： 2015-06-27

上傳用戶：shanml
ARM指令簡介學習組合語言的好幫手適合初學者閱讀

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標簽： ARM 指令

上傳時間： 2015-07-07

上傳用戶：zhichenglu
自定義一些x,y坐標,可以模擬出一些光滑的曲線

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標簽： 自定義模擬

上傳時間： 2015-07-18

上傳用戶：1427796291
/*y=100*(x1*x1-x2)*(x1*x2-x2)+(1-x1)*(1-x1)其中-2.048<=x1,x2<=2.048作適應度函數求最大適應度即為函數的最大值 */

/*y=100*(x1*x1-x2)*(x1*x2-x2)+(1-x1)*(1-x1)其中-2.048<=x1,x2<=2.048作適應度函數求最大適應度即為函數的最大值 */

標簽： 2.048 lt 100 函數

上傳時間： 2014-01-01

上傳用戶：chenbhdt
一個支持EMPP協議的企信通程序,很完整可以馬上用,完全socket底層協議編寫,不用移動提供的API

一個支持EMPP協議的企信通程序,很完整可以馬上用,完全socket底層協議編寫,不用移動提供的API

標簽： socket EMPP API 協議

上傳時間： 2015-07-20

上傳用戶：qq21508895
realize overlapped-add method ％[y]=overlpadd(x,h,Nfft) ％y:output sequence ％x:input sequence ％h

realize overlapped-add method ％[y]=overlpadd(x,h,Nfft) ％y:output sequence ％x:input sequence ％h:filter impulse response sequence ％Nfft:points of each DFT operation ％重疊相加法實現分段卷積

標簽： sequence overlapped-add overlpadd realize

上傳時間： 2015-07-22

上傳用戶：as275944189
％realize overlapped-save method ％y:output sequence ％x:input seqence ％h:filter impulse response s

％realize overlapped-save method ％y:output sequence ％x:input seqence ％h:filter impulse response sequence ％N:length of each segment ％重疊保留法實現分段卷積

標簽： overlapped-save sequence response realize

上傳時間： 2015-07-22

上傳用戶：chenbhdt
* 用拉格朗日插值法依據N個已知數據點即使函數值 * 輸入: n--已知數據點的個數N-1 * x--已知數據點第一坐標的N維列向量 * y--已知數據點第二坐標的N維列向量 * xx

* 用拉格朗日插值法依據N個已知數據點即使函數值 * 輸入: n--已知數據點的個數N-1 * x--已知數據點第一坐標的N維列向量 * y--已知數據點第二坐標的N維列向量 * xx-插值點第一坐標 * 輸出: 函數返回值所求插值點的第二坐標

標簽： 數據向量 xx 插值

上傳時間： 2013-11-28

上傳用戶：fhzm5658

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最小平方近似法 (least-squares approximation) 是用來求出一組離散 (discrete) 數據點的近似函數 (approximating function)

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自定義一些x,y坐標,可以模擬出一些光滑的曲線

/y=100(x1x1-x2)(x1x2-x2)+(1-x1)(1-x1)其中-2.048<=x1,x2<=2.048作適應度函數求最大適應度即為函數的最大值 */

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realize overlapped-add method ％[y]=overlpadd(x,h,Nfft) ％y:output sequence ％x:input sequence ％h

％realize overlapped-save method ％y:output sequence ％x:input seqence ％h:filter impulse response s

* 用拉格朗日插值法依據N個已知數據點即使函數值 * 輸入: n--已知數據點的個數N-1 * x--已知數據點第一坐標的N維列向量 * y--已知數據點第二坐標的N維列向量 * xx