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k-dtree

s平面中直接形式到級聯(lián)形式的轉(zhuǎn)換％適合模擬濾波器的％C為增益系數(shù) ％B為包含各bk的K乘3維實(shí)系數(shù)矩陣％A為包含各ak的K乘3維實(shí)系數(shù)矩陣％b為直接形式的分子多項(xiàng)式系數(shù) ％a為直接

s平面中直接形式到級聯(lián)形式的轉(zhuǎn)換％適合模擬濾波器的％C為增益系數(shù) ％B為包含各bk的K乘3維實(shí)系數(shù)矩陣％A為包含各ak的K乘3維實(shí)系數(shù)矩陣％b為直接形式的分子多項(xiàng)式系數(shù) ％a為直接形式的分母多項(xiàng)式系數(shù)

標(biāo)簽： 系數(shù) 3維矩陣級聯(lián)

上傳時(shí)間： 2015-07-22

上傳用戶：sdq_123
％直接型到并聯(lián)型的轉(zhuǎn)換％％[C,B,A]=dir2par(b,a) ％C為當(dāng)b的長度大于a時(shí)的多項(xiàng)式部分％B為包含各bk的K乘2維實(shí)系數(shù)矩陣％A為包含各ak的K乘3維實(shí)系數(shù)矩陣％

％直接型到并聯(lián)型的轉(zhuǎn)換％％[C,B,A]=dir2par(b,a) ％C為當(dāng)b的長度大于a時(shí)的多項(xiàng)式部分％B為包含各bk的K乘2維實(shí)系數(shù)矩陣％A為包含各ak的K乘3維實(shí)系數(shù)矩陣％b為直接型分子多項(xiàng)式系數(shù) ％a為直接型分母多項(xiàng)式系數(shù) ％

標(biāo)簽： dir par 系數(shù) 矩陣

上傳時(shí)間： 2014-01-20

上傳用戶：lizhen9880
直接型到級聯(lián)型的形式轉(zhuǎn)換％ [b0,B,A]=dir2cas(b,a) ％b 為直接型的分子多項(xiàng)式系數(shù) ％a 為直接型的分母多項(xiàng)式系數(shù) ％b0為增益系數(shù) ％B 為包含各bk的K乘3維實(shí)系數(shù)

直接型到級聯(lián)型的形式轉(zhuǎn)換％ [b0,B,A]=dir2cas(b,a) ％b 為直接型的分子多項(xiàng)式系數(shù) ％a 為直接型的分母多項(xiàng)式系數(shù) ％b0為增益系數(shù) ％B 為包含各bk的K乘3維實(shí)系數(shù)矩陣％A 為包含各ak的K乘3維實(shí)系數(shù)矩陣％

標(biāo)簽： 系數(shù) dir cas 多項(xiàng)式

上傳時(shí)間： 2013-12-30

上傳用戶：agent
C in a Nutshell is the perfect companion to K&R, and destined to be the most reached-for reference o

C in a Nutshell is the perfect companion to K&R, and destined to be the most reached-for reference on your desk.

標(biāo)簽： reached-for companion the reference

上傳時(shí)間： 2015-07-26

上傳用戶：kr770906
k-means聚類算法在二維平面上的可視化實(shí)現(xiàn) 聚類時(shí)可以設(shè)置類數(shù)和迭代閾值聚類結(jié)果用色彩和類圓清楚的表現(xiàn)出來

k-means聚類算法在二維平面上的可視化實(shí)現(xiàn) 聚類時(shí)可以設(shè)置類數(shù)和迭代閾值聚類結(jié)果用色彩和類圓清楚的表現(xiàn)出來

標(biāo)簽： k-means 聚類聚類算法二維

上傳時(shí)間： 2015-08-04

上傳用戶：CSUSheep
K-Nearest neighbour algorithm

K-Nearest neighbour algorithm

標(biāo)簽： K-Nearest neighbour algorithm

上傳時(shí)間： 2015-08-09

上傳用戶：manking0408
模式識別中的K均值的動(dòng)態(tài)聚類算法

模式識別中的K均值的動(dòng)態(tài)聚類算法，C語言編寫

標(biāo)簽： 模式識別 K均值動(dòng)態(tài) 聚類算法

上傳時(shí)間： 2015-08-10

上傳用戶：thinode
通過保存已經(jīng)計(jì)算出來的結(jié)果,此方法的時(shí)間復(fù)雜度僅為O(m^2).如果采用遞歸編程(大多數(shù)人都會(huì)首先想到遞歸方法),則時(shí)間復(fù)雜度將高達(dá)O(k^m). 1.18

通過保存已經(jīng)計(jì)算出來的結(jié)果,此方法的時(shí)間復(fù)雜度僅為O(m^2).如果采用遞歸編程(大多數(shù)人都會(huì)首先想到遞歸方法),則時(shí)間復(fù)雜度將高達(dá)O(k^m). 1.18

標(biāo)簽： 1.18 復(fù)雜度遞歸計(jì)算

上傳時(shí)間： 2015-08-12

上傳用戶：cjf0304
利用改進(jìn)的桶排序算法查找一個(gè)無序數(shù)組中的第k小元算法java實(shí)現(xiàn)

利用改進(jìn)的桶排序算法查找一個(gè)無序數(shù)組中的第k小元算法java實(shí)現(xiàn)

標(biāo)簽： java 排序算法數(shù)組算法

上傳時(shí)間： 2015-08-13

上傳用戶：leehom61
數(shù)據(jù)挖掘中模糊k均值算法

數(shù)據(jù)挖掘中模糊k均值算法，matlab工具編寫。

標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)挖掘均值算法模糊

上傳時(shí)間： 2013-12-17

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