實現(xiàn)RLS的matlab程序，并繪出了w隨n變換的曲線
上傳時間： 2017-05-24
上傳用戶：tfyt
//初始化 initscr() //獲得屏幕尺寸 getmaxyx(stdscr, h, w) //畫背景 for(i=0 i<h i++) for(j=0 j<w j++){ mvaddch(i, j, ACS_CKBOARD) } refresh() //建立窗口 pad = newpad(80, 128) for(i=0 i<80 i++){ char line[128] sprintf(line, "This line in pad is numbered d\n", i) mvwprintw(pad, i, 0, line) } //刷新屏幕 refresh() prefresh(pad, 0, 1, 5, 10, 20, 45) for(i=0 i<50 i++){ prefresh(pad, i+1, 1, 5, 10, 20, 45) usleep(30000) } //等待按鍵 getch()
標簽： getmaxyx initscr stdscr for
上傳時間： 2014-08-30
上傳用戶：龍飛艇
嚴格按照BP網(wǎng)絡計算公式來設(shè)計的一個matlab程序,對BP網(wǎng)絡進行了優(yōu)化設(shè)計 優(yōu)化1：設(shè)計了yyy，即在o(k)計算公式時，當網(wǎng)絡進入平坦區(qū)時(<0.0001)學習率加大，出來后學習率又還原 優(yōu)化2：v(i,j)=v(i,j)+deltv(i,j)+a*dv(i,j)
標簽： matlab yyy BP網(wǎng)絡 計算公式
上傳時間： 2014-11-30
上傳用戶：妄想演繹師
g a w k或GNU awk是由Alfred V. A h o，Peter J.We i n b e rg e r和Brian W. K e r n i g h a n于1 9 7 7年為U N I X創(chuàng)建的a w k編程語言的較新版本之一。a w k出自創(chuàng)建者姓的首字母。a w k語言（在其所有的版本中）是一種具有很強能力的模式匹配和過程語言。a w k獲取一個文件（或多個文件）來查找匹配特定模式的記錄。當查到匹配后，即執(zhí)行所指定的動作。作為一個程序員，你不必操心通過文件打開、循環(huán)讀每個記錄，控制文件的結(jié)束，或執(zhí)行完后關(guān)閉文件。
上傳時間： 2014-01-02
上傳用戶：hwl453472107
The matlab code implements the ensemble of decision tree classifiers proposed in: "L. Nanni and A. Lumini, Input Decimated Ensemble based on Neighborhood Preserving Embedding for spectrogram classification, Expert Systems With Applications doi:10.1016/j.eswa.2009.02.072 "
標簽： L. A. classifiers implements
上傳時間： 2017-08-02
上傳用戶：無聊來刷下
利用大型仿真軟件MATLAB編程和矩陣計算的優(yōu)點，使用一種全新的方法來進行有限元分析．結(jié)合一個實例， 利用編寫的J】l，函數(shù)文件，求得節(jié)點的位移、反力，并繪出單元的剪力圖和彎矩圖，經(jīng)驗證后，證明該方法行之有效．
上傳時間： 2013-12-23
上傳用戶：zxc23456789
求一個復正弦加白噪聲隨機過程的信號： xn=exp(j*pi*n-j*pi)+exp(j*w0*n-j*0.7*pi)+v v(n)為零均值白噪聲。S/N=10dB。取P=3，構(gòu)造4階的自相關(guān)矩陣R的基于MUSIC算法的功率譜估計的MATLAB程序
上傳時間： 2017-08-31
上傳用戶：franktu
Stephen J.Chapman《MATLAB 編程（第二版）》英文影印版的中文譯本，是對初學者很好的入門教材
標簽： MATLAB
上傳時間： 2015-05-06
上傳用戶：seesoj
斯坦福大學機器學習英文講義，Andrew ng 大神所寫。
標簽： 機器學習
上傳時間： 2015-11-23
上傳用戶：384670111
I=imread('fig1.jpg');%從D盤名為myimages的文件夾中讀取。格式為jpg的圖像文件chost J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);%給圖像加入均值為0，方差為0.02的淑鹽噪聲 subplot(2,4,1); imshow(I); title('原始圖像'); subplot(2,4,2); imshow(J); title('加入椒鹽噪聲之后的圖像'); %h=ones(3,3)/9; %產(chǎn)生3 × 3的全1數(shù)組 %B=conv2(J,h); %卷積運算 %采用MATLAB中的函數(shù)對噪聲干擾的圖像進行濾波 Q=wiener2(J,[3 3]); %對加噪圖像進行二維自適應維納濾波 P=filter2(fspecial('average',3),J)/255; %均值濾波模板尺寸為3 K1=medfilt2(J,[3 3]); %進行3 × 3模板的中值濾波 K2= medfilt2(J,[5 5]); %進行5 × 5模板的中值濾波 K3= medfilt2(J,[7 7]); %進行7 × 7模板的中值濾波 K4= medfilt2(J,[9 9]); %進行9 × 9模板的中值濾波 %顯示濾波后的圖像及標題 subplot(2,4,3); imshow(Q); title('3 × 3模板維納濾波后的圖像'); subplot(2,4,4); imshow(P); title('3 × 3模板均值濾波后的圖像'); subplot(2,4,5); imshow(K1); title('3 × 3模板的中值濾波的圖像'); subplot(2,4,6); imshow(K2); title('5 × 5模板的中值濾波的圖像'); subplot(2,4, 7); imshow(K3); title('7 × 7模板的中值濾波的圖像'); subplot(2,4,8); imshow(K4); title('9 × 9模板的中值濾波的圖像');
上傳時間： 2016-06-02
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