1、本試驗中未知系統采用25階的FIR濾波器模擬。其通帶邊緣頻率10kHz，阻帶邊緣頻率22kHz，阻帶衰減75dB，采樣頻率50 kHz。 2、自適應濾波器采用基本LMS算法，濾波器階數為32，更新步長u為1/(4+Xn*Xn)。LMS自適應算法參見《現代信號處理》第192頁。 已經在DSP2812上實現
上傳時間： 2015-11-24
上傳用戶：aa17807091
（1）利用多項式擬合的兩個模塊程序求解下題： 給出 x、y的觀測值列表如下： x 0 1 2 3 4 5 y 2.08 7.68 13.8 27.1 40.8 61.2 試利用二次多項式y=a0+a1x+a2x2進行曲線擬合。 （1）多項式擬合方法：假設我們收集到兩個相關變量x、y的n對觀測值列表： x x0 x1 x2 x3 x4 x5 y y0 y1 y2 y3 y4 y5 我們希望用m+1個基函數w0(x),w1(x),…,wm(x)的一個線形組合 y=a0w0(x)+a1w1(x)+…+amwm(x) 來近似的表達x、y間的函數關系，我們把幾對測量值分別代入上式中，就可以得到一個線形方程組： a0w0(x0)+a1w1(x0)+…+amwm(x0)=y0 a0w0(x1)+a1w1(x1)+…+amwm(x1)=y1 … … a0w0(Xn)+a1w1(Xn)+…+amwm(Xn)=yn 只需要求出該線形方程組的最小二乘解，就能得到所構造的的多項式的系數，從而解決問題。
上傳時間： 2016-02-07
上傳用戶：爺的氣質
奧運指示牌的放置問題：海淀區某廣告公司負責為到京觀看奧運比賽的群眾設置指示 牌，他們的具體任務是從北京西客站到北科大奧運場館，沿途設置多個指示牌。假設北 京西客站到北科大奧運場館沿途有D 公里。指示牌放置的可能地點用數字x1，x2，…， Xn 給出，因此每個xi 處在區間[0，D]中。當然，指示牌上除了位置信息之外，還有廣告 信息，假設放一塊指示牌在地點xi，廣告公司會得到ri>0 的收益。 不過，指示牌不能任意放置，按照奧組委和北京市政管理部門的規定，兩塊指示牌之間 的相對距離必須大于5 公里。假設你作為該廣告公司的CTO，請設計一個算法來尋找 一組地點來放置指示牌，使得公司的廣告總收益在上述約束條件下達到最大。
標簽： 海
上傳時間： 2013-12-20
上傳用戶：chenlong
Generate Possion Dis. step1:Generate a random number between [0,1] step2:Let u=F(x)=1-[(1/e)x] step3:Slove x=1/F(u) step4:Repeat Step1~Step3 by using different u,you can get x1,x2,x3,...,Xn step5:If the first packet was generated at time [0], than the second packet will be generated at time [0+x1],The third packet will be generated at time [0+x1+x2], and so on …. Random-number generation 1.static method random from class Math -Returns doubles in the range 0.0 <= x < 1.0 2.class Random from package java.util -Can produce pseudorandom boolean, byte, float, double, int, long and Gaussian values -Is seeded with the current time of day to generate different sequences of numbers each time the program executes
標簽： Generate Possion between random
上傳時間： 2017-05-25
上傳用戶：bibirnovis
最小二乘法一般是用來擬合直線和一些線性數據的，就是用一條直線來盡可能的表達若干的點的趨勢，當然直線穿過所有的點是最好的，但往往有誤差存在，所以擬合出的直線要求誤差最小.設這些點為(x1,y1),(x2,y2)....(Xn,yn).擬合直線為y=kx+b.
上傳時間： 2014-08-13
上傳用戶：xuanjie
These codes require an ASCII input file interp.dat of the following form: N: Number of Polynomial Interpolation Points (Small) First Sample (x1,y1) Second Sample (x2,y2) ... Nth Sample (Xn,yN) N1: Number of Error Evaluation Points (Large) First Sample (x1,y1) Second Sample (x2,y2) ... N1th Sample (Xn1,yN1)
標簽： Polynomia following require Number
上傳時間： 2017-09-21
上傳用戶：許小華
向量(x1，x2，…，Xn)是一個長度為n的線性表 英文小寫字母表(a，b，c，…，z)是一個長度為26的線性表
標簽： 線性
上傳時間： 2016-06-09
上傳用戶：夢-123
#include "iostream" using namespace std; class Matrix { private: double** A; //矩陣A double *b; //向量b public: int size; Matrix(int ); ~Matrix(); friend double* Dooli(Matrix& ); void Input(); void Disp(); }; Matrix::Matrix(int x) { size=x; //為向量b分配空間并初始化為0 b=new double [x]; for(int j=0;j<x;j++) b[j]=0; //為向量A分配空間并初始化為0 A=new double* [x]; for(int i=0;i<x;i++) A[i]=new double [x]; for(int m=0;m<x;m++) for(int n=0;n<x;n++) A[m][n]=0; } Matrix::~Matrix() { cout<<"正在析構中~~~~"<<endl; delete b; for(int i=0;i<size;i++) delete A[i]; delete A; } void Matrix::Disp() { for(int i=0;i<size;i++) { for(int j=0;j<size;j++) cout<<A[i][j]<<" "; cout<<endl; } } void Matrix::Input() { cout<<"請輸入A:"<<endl; for(int i=0;i<size;i++) for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<i+1<<"行"<<"第"<<j+1<<"列:"<<endl; cin>>A[i][j]; } cout<<"請輸入b:"<<endl; for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<j+1<<"個:"<<endl; cin>>b[j]; } } double* Dooli(Matrix& A) { double *Xn=new double [A.size]; Matrix L(A.size),U(A.size); //分別求得U，L的第一行與第一列 for(int i=0;i<A.size;i++) U.A[0][i]=A.A[0][i]; for(int j=1;j<A.size;j++) L.A[j][0]=A.A[j][0]/U.A[0][0]; //分別求得U，L的第r行，第r列 double temp1=0,temp2=0; for(int r=1;r<A.size;r++){ //U for(int i=r;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp1=temp1+L.A[r][k]*U.A[k][i]; U.A[r][i]=A.A[r][i]-temp1; } //L for(int i=r+1;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp2=temp2+L.A[i][k]*U.A[k][r]; L.A[i][r]=(A.A[i][r]-temp2)/U.A[r][r]; } } cout<<"計算U得:"<<endl; U.Disp(); cout<<"計算L的:"<<endl; L.Disp(); double *Y=new double [A.size]; Y[0]=A.b[0]; for(int i=1;i<A.size;i++ ){ double temp3=0; for(int k=0;k<i-1;k++) temp3=temp3+L.A[i][k]*Y[k]; Y[i]=A.b[i]-temp3; } Xn[A.size-1]=Y[A.size-1]/U.A[A.size-1][A.size-1]; for(int i=A.size-1;i>=0;i--){ double temp4=0; for(int k=i+1;k<A.size;k++) temp4=temp4+U.A[i][k]*Xn[k]; Xn[i]=(Y[i]-temp4)/U.A[i][i]; } return Xn; } int main() { Matrix B(4); B.Input(); double *X; X=Dooli(B); cout<<"~~~~解得:"<<endl; for(int i=0;i<B.size;i++) cout<<"X["<<i<<"]:"<<X[i]<<" "; cout<<endl<<"呵呵呵呵呵"; return 0; }
標簽： 道理特分解法
上傳時間： 2018-05-20
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