介紹matlab在控制過(guò)程中的應(yīng)用。They are designed to help you learn how to use Matlab for the analysis and design of automatic control systems.
標(biāo)簽： analysis designed matlab Matlab
上傳時(shí)間： 2014-08-17
上傳用戶(hù)：sk5201314
MoreEffectiveC++中文版 作者： Scott Meyers 譯序、導(dǎo)讀：侯捷 word格式
標(biāo)簽： MoreEffectiveC Meyers Scott word
上傳時(shí)間： 2014-01-25
上傳用戶(hù)：Thuan
《WORD排版藝術(shù)》——一本很好的關(guān)于WORD排版的教程書(shū) 侯捷著 電子工業(yè)出版社 由于包是分開(kāi)的，現(xiàn)傳第十包
上傳時(shí)間： 2014-01-27
上傳用戶(hù)：
Probabilistic Principal Components Analysis. [VAR, U, LAMBDA] = PPCA(X, PPCA_DIM) computes the principal ％ component subspace U of dimension PPCA_DIM using a centred covariance matrix X. The variable VAR contains the off-subspace variance (which is assumed to be spherical), while the vector LAMBDA contains the variances of each of the principal components. This is computed using the eigenvalue and eigenvector decomposition of X.
標(biāo)簽： Probabilistic Components Principal Analysis
上傳時(shí)間： 2016-04-28
上傳用戶(hù)：qb1993225
通過(guò)VC調(diào)用Word進(jìn)行報(bào)告填寫(xiě)，可以方便實(shí)現(xiàn)自動(dòng)報(bào)告的生成
上傳時(shí)間： 2013-12-22
上傳用戶(hù)：ayfeixiao
Coverity_White_Paper-SAT-Next_Generation_Static_Analysis.pdf for Program Analysis
標(biāo)簽： Coverity_White_Paper-SAT-Next_Gen eration_Static_Analysis Analysis Program
上傳時(shí)間： 2013-12-23
上傳用戶(hù)：ouyangtongze
realize analysis and design for computer-controlled system
標(biāo)簽： computer-controlled analysis realize design
上傳時(shí)間： 2014-01-12
上傳用戶(hù)：q123321
本書(shū)是作者在EXCELHOME網(wǎng)站W(wǎng)ORD版中的部分原自創(chuàng)作品，其中的部分代碼是作者耗費(fèi)大量精力所創(chuàng)，在已知的國(guó)內(nèi)外各WORD論壇中所未見(jiàn)
標(biāo)簽： EXCELHOME WORD 網(wǎng)站 分
上傳時(shí)間： 2016-05-02
上傳用戶(hù)：冇尾飛鉈
Word 2003域應(yīng)用完全手冊(cè)_整理,可做手冊(cè)，也可做教程，很不錯(cuò)!
上傳時(shí)間： 2013-11-26
上傳用戶(hù)：watch100
The neuro-fuzzy software for identification and data analysis has been implemented in the MATLAB language ver. 4.2. The software trains a fuzzy architecture, inspired to Takagi-Sugeno approach, on the basis of a training set of N (single) output-(multi) input samples. The returned model has the form 1) if input1 is A11 and input 2 is A12 then output =f1(input1,input2) 2) if input1 is A21 and input 2 is A22 then output =f2(input1,input2) 看不懂，據(jù)高手說(shuō)，非常有用。
標(biāo)簽： identification neuro-fuzzy implemented analysis
上傳時(shí)間： 2014-01-12
上傳用戶(hù)：zgu489
蟲(chóng)蟲(chóng)下載站版權(quán)所有 京ICP備2021023401號(hào)-1
