用遺傳算法求解函數(shù)最大值的示例程序。目標(biāo)函數(shù)為y=10*cos(3*x)-4*x.
上傳時(shí)間： 2017-09-18
上傳用戶：zyt
Cubic spline algorithm approximating function y=f(x) - ((-2)*x*(2*x+3))/(x*x+4*x+5) in interval [-2 2]
標(biāo)簽： approximating algorithm function interval
上傳時(shí)間： 2013-12-05
上傳用戶：xymbian
無限能量信號(hào)，信號(hào)x(n)與y(n)的互相關(guān)函數(shù)
上傳時(shí)間： 2019-04-16
上傳用戶：wc12
Java3D顯示空間x，y，z坐標(biāo)軸，需要安裝java3D jdk包！
標(biāo)簽： Java3D
上傳時(shí)間： 2013-12-18
上傳用戶：wyc199288
暫時(shí)只支持jpeg2000支持的 cdf97 和spline53 可以這樣來測(cè)試： x=imread( E:\study\jpeg2000\images\lena.tif ) ％ see the decomposition coefficients y=wavelift(x, 1, spl53 ) using spline 5/3 wavelet figure subplot(1,2,1) imshow(x) subplot(1,2,2) imshow(mat2gray(y)) ％ see the reconstruction precision yy=wavelift(x, 5) using cdf 9/7 wavelet ix=wavelift(yy,-5) inverse sum(sum((double(x)-ix).^2))
標(biāo)簽： 2000 imageslena studyjpeg imread
上傳時(shí)間： 2014-01-14
上傳用戶：懶龍1988
* 本算法用最小二乘法依據(jù)指定的M個(gè)基函數(shù)及N個(gè)已知數(shù)據(jù)進(jìn)行曲線擬和 * 輸入: m--已知數(shù)據(jù)點(diǎn)的個(gè)數(shù)M * f--M維基函數(shù)向量 * n--已知數(shù)據(jù)點(diǎn)的個(gè)數(shù)N-1 * x--已知數(shù)據(jù)點(diǎn)第一坐標(biāo)的N維列向量 * y--已知數(shù)據(jù)點(diǎn)第二坐標(biāo)的N維列向量 * a--無用 * 輸出: 函數(shù)返回值為曲線擬和的均方誤差 * a為用基函數(shù)進(jìn)行曲線擬和的系數(shù), * 即a[0]f[0]+a[1]f[1]+...+a[M]f[M].
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù) 函數(shù) 算法 最小二乘法
上傳時(shí)間： 2015-07-26
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數(shù)字信號(hào)處理的應(yīng)用之一是從含有加性噪聲的信號(hào)中去除噪聲。現(xiàn)有被噪聲污染的信號(hào)x[k]=s[k]+d[k],式中： 為原始信號(hào)d[k]為均勻分布的白噪聲。 （1）分別產(chǎn)生50點(diǎn)的序列s[k]和白噪聲序列d[k],將二者疊加生成x[k],并在同一張圖上繪出x0[k],d[k]和x[k]的序列波形。 （2）均值濾波可以有效去除疊加在低頻信號(hào)上的噪聲。已知3點(diǎn)滑動(dòng)平均數(shù)字濾波器的單位脈沖響應(yīng)為h[k]=[1,1,1 k=0,1,2],計(jì)算y[k]=x[k]*h[k],在同一張圖上繪出前50點(diǎn)y[k],s[k]和x[k]的波形，比較序列y[k]和s[k]。
標(biāo)簽： 信號(hào) 白噪聲 數(shù)字信號(hào)處理 分布
上傳時(shí)間： 2015-08-19
上傳用戶：Andy123456
對(duì)數(shù)回歸方程 LogarithmRegress.cs 方程模型為 Y=a*LnX+b public override double[] buildFormula() 得到系數(shù)數(shù)組，存放順序與模型系數(shù)相反，即該數(shù)組中系數(shù)的值依次是b,a。 public override double forecast(double x) 預(yù)測(cè)函數(shù)，根據(jù)模型得到預(yù)測(cè)結(jié)果。 public override double computeR2() 計(jì)算相關(guān)系數(shù)（決定系數(shù)），系數(shù)越接近1，數(shù)據(jù)越滿足該模型。
標(biāo)簽： LogarithmRegress buildFormula override public
上傳時(shí)間： 2014-01-23
上傳用戶：330402686
在命令窗輸入如下內(nèi)容就得到圖形了: [t,x]=ode45( godhua ,[0,10],[0,0,0,1]) subplot(131) plot(t,x(:,4)) xlabel( t ) ylabel( y ) subplot(132) plot(t,x(:,1)) xlabel( t ) ylabel( v ) subplot(133) plot(t,x(:,2)) xlabel( t ) ylabel( \theta )
標(biāo)簽： subplot godhua xlabel plot
上傳時(shí)間： 2013-12-25
上傳用戶：15736969615
runs Kalman-Bucy filter over observations matrix Z for 1-step prediction onto matrix X (X can = Z) with model order p V = initial covariance of observation sequence noise returns model parameter estimation sequence A, sequence of predicted outcomes y_pred and error matrix Ey (reshaped) for y and Ea for a along with inovation prob P = P(y_t | D_t-1) = evidence
標(biāo)簽： matrix observations Kalman-Bucy prediction
上傳時(shí)間： 2016-04-28
上傳用戶：huannan88
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