卡爾曼濾波器matlab源代碼。 function [Y,py,KC]=myKalman(x,A,B,Q,H,R,y0,P0) 這是我課程設(shè)計(jì)時(shí)做的。
標(biāo)簽： function myKalman matlab py
上傳時(shí)間： 2014-10-28
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％ 該函數(shù)對(duì)區(qū)間進(jìn)行裁減即py投影，返回裁剪后的區(qū)間信號(hào)
上傳時(shí)間： 2013-12-23
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使用BOA Constructor開(kāi)啟MainApp.py就可以管理計(jì)算機(jī)的視窗專案。 工具：BOA Constructor 利用python的數(shù)學(xué)運(yùn)算能力結(jié)合GUI介面的多功能計(jì)算機(jī)
標(biāo)簽： Constructor BOA MainApp python
上傳時(shí)間： 2013-12-24
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創(chuàng)新、效能、卓越是ADI公司的文化支柱。作為業(yè)界公認(rèn)的全球領(lǐng)先數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和信號(hào)調(diào)理技術(shù)領(lǐng)先者，我們除了提供成千上萬(wàn)種產(chǎn)品以外，還開(kāi)發(fā)了全面的設(shè)計(jì)工具，以便客戶在整個(gè)設(shè)計(jì)階段都能輕松快捷地評(píng)估電路。
上傳時(shí)間： 2013-11-25
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創(chuàng)新、效能、卓越是ADI公司的文化支柱。作為業(yè)界公認(rèn)的全球領(lǐng)先數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和信號(hào)調(diào)理技術(shù)領(lǐng)先者，我們除了提供成千上萬(wàn)種產(chǎn)品以外，還開(kāi)發(fā)了全面的設(shè)計(jì)工具，以便客戶在整個(gè)設(shè)計(jì)階段都能輕松快捷地評(píng)估電路。
上傳時(shí)間： 2013-10-18
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一個(gè)學(xué)生信息管理系統(tǒng)。用的是MFC ODBC來(lái)完成的。在成績(jī)管理系統(tǒng)中，當(dāng)查詢到記錄后要刷新，使所有的記錄從新顯示出來(lái)的話，如果系統(tǒng)中存在7000條記錄的話，刷新一次的時(shí)間要20多秒鐘,處理后，可以在用戶查詢后，在不到一秒中的時(shí)間內(nèi)來(lái)完成刷新。另:用戶名:good,密碼:py
標(biāo)簽： ODBC MFC 信息管理系統(tǒng) 管理系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2013-12-21
上傳用戶：清風(fēng)冷雨
兩序列x(n)和y(n)的交叉譜分析，ol(0:m)頻率，tl(0:m)周期，px(0:m)是x(n)的連續(xù)功率譜，py(0:m)是y(n)的連續(xù)功率譜，pxy(0:m)協(xié)譜，qxy(0:m)余譜，rxy(0:m)凝聚譜，cxy(0:m)位相差譜，lxy(0:m)滯后時(shí)間長(zhǎng)度譜，rxy951(0:m)凝聚譜F-檢驗(yàn)的95％置信上限，rxy952(0:m)凝聚譜Goodman-檢驗(yàn)的95％置信上限，其中m=[n/2.]。
上傳時(shí)間： 2014-01-12
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系統(tǒng)密碼是good，用戶名是py． 一個(gè)簡(jiǎn)單的學(xué)生信息管理系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2013-12-14
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pyformat.zip包中有兩個(gè)文件夾，pyformat_src文件夾里的為源代碼，pyformat_dist文件夾里的為編譯后的exe可執(zhí)行程序，另外每個(gè)文件夾里都放了一個(gè)名為“testfile.txt”的測(cè)試文件。 源碼使用方法示例：執(zhí)行"python pyformat.py testfile.txt"。 可執(zhí)行程序使用方法示例：執(zhí)行“pyformat testfile.txt”。 即可把文件名中的不帶調(diào)拼音+聲調(diào)記號(hào)轉(zhuǎn)化為帶調(diào)拼音輸出到stdout。文件名可以有多個(gè)。 例如：輸入wo3 shi4 zhong1 guo2 ren2. 輸出為wǒ shì zhōng guó rén. zho1ng、zhon1g、zhong1、zhong12341等均輸出為zhōng。
上傳時(shí)間： 2015-11-26
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This document contains a general overview in the first few sections as well as a more detailed reference in later sections for SVMpython. If you re already familiar with SVMpython, it s possible to get a pretty good idea of how to use the package merely by browsing through svmstruct.py and multiclass.py. This document provides a more in depth view of how to use the package. Note that this is not a conversion of SVMstruct to python. It is merely an embedding of python in existing C code. All code other than the user implemented API functions is still in C, including optimization.
標(biāo)簽： document contains detailed overview
上傳時(shí)間： 2013-12-14
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