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L-M

  • 基于GA與L-M優化算法的變壓器故障診斷研究

    利用MATLAB環境建立一個用于變壓器故障診斷的BP網絡模型。首先利用具有全局尋優功能的遺傳算法對BP神經網絡的初始權值和閾值進行優化,然后采用L-M(Levenberg-Marquardt)優化算法對BP神經網絡進行訓練,從而達到加快網絡訓練速度,避免訓練過程陷入局部極小點的目的。最后,詳細記錄網絡的實際輸出,并與期望輸出做對比研究,最終證實了此網絡達到了設計要求,可用于變壓器的故障診斷。

    標簽: L-M 優化算法 變壓器 故障診斷

    上傳時間: 2013-10-11

    上傳用戶:hz07104032

  • L-M算法(BP的一種改進算法)應用實例

    L-M算法(BP的一種改進算法)應用實例

    標簽: L-M 算法 改進算法 應用實例

    上傳時間: 2013-12-12

    上傳用戶:SimonQQ

  • L-M算法。除了動量法(基于梯度下降的訓練算法)外

    L-M算法。除了動量法(基于梯度下降的訓練算法)外,學習率自適應調整策略是BP算法改進的另一種途徑,它利用Levenberg-Marquardt優化方法,從而使得學習時間更短。其缺點是,對于復雜的問題,該方法需要很大的存儲空間。

    標簽: L-M 算法 動量 梯度

    上傳時間: 2014-01-04

    上傳用戶:ommshaggar

  • L-M法的函數庫

    L-M法的函數庫,非常好用的非線性優化法,直接包含f2c.h即可使用LMDIF函數

    標簽: L-M 函數庫

    上傳時間: 2016-04-23

    上傳用戶:youth25

  • 實現最優二叉樹的構造;在此基礎上完成哈夫曼編碼器與譯碼器。 假設報文中只會出現如下表所示的字符: 字符 A B C D E F G H I J K L M N 頻度 186 64 13 22

    實現最優二叉樹的構造;在此基礎上完成哈夫曼編碼器與譯碼器。 假設報文中只會出現如下表所示的字符: 字符 A B C D E F G H I J K L M N 頻度 186 64 13 22 32 103 21 15 47 57 1 5 32 20 57 字符 O P Q R S T U V W X Y Z , . 頻度 63 15 1 48 51 80 23 8 18 1 16 1 6 2 要求完成的系統應具備如下的功能: 1.初始化。從終端(文件)讀入字符集的數據信息,。建立哈夫曼樹。 2.編碼:利用已建好的哈夫曼樹對明文文件進行編碼,并存入目標文件(哈夫曼碼文件)。 3.譯碼:利用已建好的哈夫曼樹對目標文件(哈夫曼碼文件)進行編碼,并存入指定的明文文件。 4.輸出哈夫曼編碼文件:輸出每一個字符的哈夫曼編碼。

    標簽: 186 字符 13 64

    上傳時間: 2014-11-23

    上傳用戶:shanml

  • L-M優化算法(trainlm)和貝葉斯正則化算法(trainbr)

    L-M優化算法(trainlm)和貝葉斯正則化算法(trainbr)

    標簽: trainlm trainbr L-M 優化算法

    上傳時間: 2013-12-08

    上傳用戶:gundamwzc

  • 替代加密: A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W 密文 Y Z D M R N H X J L I O Q U W A C B E G

    替代加密: A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W 密文 Y Z D M R N H X J L I O Q U W A C B E G F K P 明文 X Y Z T S V I HAVE A DREAM!# 密文?? 用ARM編程實現替代加密。

    標簽: 加密

    上傳時間: 2016-07-17

    上傳用戶:qq521

  • 非線性最小二乘法,L-M算法

    非線性最小二乘法,L-M算法,單精度。可用于學習,科研

    標簽: L-M 非線性 最小二乘法 算法

    上傳時間: 2016-08-21

    上傳用戶:wendy15

  • function Binary_Search(L,a,b,x) begin if a>b then return(-1) else begin m:=(a+b) div 2

    function Binary_Search(L,a,b,x) begin if a>b then return(-1) else begin m:=(a+b) div 2 if x=L[m] then return(m) else if x>L[m] then

    標簽: begin Binary_Search function return

    上傳時間: 2015-12-17

    上傳用戶:tb_6877751

  • 基于FPGA的語音增強算法研究與實現.rar

    現實生活中的語音不可避免的要受到周圍環境的影響,背景噪聲例如機械噪聲、街頭音樂噪音,其他說話者的話音等均會嚴重地影響語音信號的質量:此外傳輸系統本身也會產生各種噪聲,因此接收端的信號為帶噪語音信號。混疊在語音信號中的噪聲按類別可分為環境噪聲等的加法性噪聲及電器線路干擾等的乘法性噪聲;按性質可分為平穩噪聲和非平穩噪聲。 語音增強的根本目的就是凈化語音質量。把不需要的噪音減低到最小程度。但是由于噪音的復雜性,很難歸納出一個統一的特征,因此不可能尋求一種算法完全適應于所有的噪音消除,因此語音增強是一個復雜的工程。 有關抗噪聲技術的研究以及實際環境下的語音信號處理系統的開發,在國內外已經成為語音信號處理非常重要的研究課題,已經作了大量的研究工作,取得了豐富的研究成果。本文僅對加性噪聲下的語音增強技術做了較為仔細的討論,我們先給出語音信號處理的基本理論,它是語音增強算法研究和實現的理論基礎,在此基礎總結了自適應信號處理技術的特點以及在語音增強方面的應用。選取工程領域最常用的自適應LMS濾波算法和RLS濾波算法作為研究對象,提出了利用最小均方誤差意義下自適應濾波器的輸出信號與主通道噪聲信號的等效關系,得到濾波器最佳自適應參數的方法,并分析了在平穩和非平穩噪聲環境下,L M S濾波器族和R L S濾波器在不同噪音輸入下的權系數收斂速度、權系數穩定性、跟蹤輸入信號的能力和信噪比的改善等特性。 研究了MATLAB語言程序設計和使用MALTLAB對語音算法進行仿真、并輸入了多種實際環境下的噪音進行濾波仿真并對仿真的結果進行比較和分析。總結出了LMS、NLMS、SIGN-ERROR-LMS、RLS自適應濾波器在語音濾波方面的特點 和應用情況。 最后在MATLAB仿真的基礎上,利用Altera公司的Cyclone2系列FPGA芯片和多種EDA工具,完成了L M S自適應濾波器的FPGA設計。 關鍵詞:語音增強,背景噪音,自適應濾波器,LMS,RLS,FPGA

    標簽: FPGA 語音增強 算法研究

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:lijianyu172

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