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  • 亞定方程組求解:If serial correlation is found, you may have misspecified your model and should return to y

    亞定方程組求解:If serial correlation is found, you may have misspecified your model and should return to your theory for a better representation of the data generating process. This possibility is quite likely and should be taken seriously.

    標簽: misspecified correlation serial return

    上傳時間: 2015-06-16

    上傳用戶:熊少鋒

  • 最小二乘法曲線擬合 作者:佚名 文章來源:不詳 點擊數:164 更新時間:2006-1-4 【字體:小 大】【發表評論】【加入收藏】【告訴好友】【打印此文】【關閉窗口

    最小二乘法曲線擬合 作者:佚名 文章來源:不詳 點擊數:164 更新時間:2006-1-4 【字體:小 大】【發表評論】【加入收藏】【告訴好友】【打印此文】【關閉窗口】 //最小二乘法曲線擬合 typedef CArray<double,double>CDoubleArray BOOL CalculateCurveParameter(CDoubleArray *X,CDoubleArray *Y,long M,long N,CDoubleArray *A) { //X,Y -- X,Y兩軸的坐標 //M -- 結果變量組數 //N -- 采樣數目 //A -- 結果參數   文章錄入:admin 責任編輯:admin  

    標簽: 2006 164 最小二乘法 曲線擬合

    上傳時間: 2014-01-24

    上傳用戶:liansi

  • Rotating shafts experience a an elliptical motion called whirl. It is important to decompose this mo

    Rotating shafts experience a an elliptical motion called whirl. It is important to decompose this motion into a forward and backward whil orbits. The current function makes use of two sensors to generate a bi-directional spectrogram. The method can be extended to any time-frequency distribution % % compute the forward/backward Campbell/specgtrogram % % INPUT: % y (n x 2) each column is measured from a different sensor % /////// % __ % |s1| y(:,1) % |__| % __ % / \ ________|/ % | | | s2 |/ y(:,2) % \____/ --------|/ % % Fs Sampling frequnecy % % OUTPUT: % B spectrogram/Campbel diagram % x x-axis coordinate vector (time or Speed) % y y-axis coordinate vector (frequency [Hz])

    標簽: experience elliptical decompose important

    上傳時間: 2015-06-23

    上傳用戶:372825274

  • 暫時只支持jpeg2000支持的 cdf97 和spline53 可以這樣來測試: x=imread( E:studyjpeg2000imageslena.tif ) % see the de

    暫時只支持jpeg2000支持的 cdf97 和spline53 可以這樣來測試: 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))

    標簽: 2000 imageslena studyjpeg imread

    上傳時間: 2014-01-14

    上傳用戶:懶龍1988

  • 使用pso求最小化一函數 matlab程式碼

    使用pso求最小化一函數 matlab程式碼,寫的非常簡潔(不到100行),且還包括了2維的圖形展示,和大家分享參考!!! 一起學習matlab和各種optimize methods 最小化:(x-15)^2+(y-20)^2 The swarm matrix is swarm(index, [location, velocity, best position, best value], [x, y components or the value component]) Author: Wesam ELSHAMY (wesamelshamy@yahoo.com) MSc Student, Electrical Enginering Dept., Faculty of Engineering Cairo University, Egypt

    標簽: matlab pso 程式

    上傳時間: 2013-12-18

    上傳用戶:zhaiye

  • 首先定義一個點類Point

    首先定義一個點類Point,其私有成員為其坐標X,Y。設計構造函數,拷貝構造函數,析構函數(可以什么都不做,只打印信息,表示其被調用),設置新值函數Set, 打印成員值函數Print。再定義一個線類Line,線類是在公有繼承點類的基礎上,新增私有成員斜率S,并設計構造函數,拷貝構造函數,析構函數(可以什么都不做,只打印信息,表示其被調用),設置新值函數Set, 打印成員值函數Print以及其它你認為對訪問此Line類對象有用的成員函數。并用此Line類定義對象,調用所有成員函數。尤其是考察構造函數的調用順序。

    標簽: Point 定義

    上傳時間: 2015-07-07

    上傳用戶:xfbs821

  • 本書第二部分講述的是在Wi n 3 2平臺上的Wi n s o c k編程。對于眾多的基層網絡協議

    本書第二部分講述的是在Wi n 3 2平臺上的Wi n s o c k編程。對于眾多的基層網絡協議, Wi n s o c k是訪問它們的首選接口。而且在每個Wi n 3 2平臺上,Wi n s o c k都以不同的形式存在著。 Wi n s o c k是網絡編程接口,而不是協議。它從U n i x平臺的B e r k e l e y(B S D)套接字方案借鑒了 許多東西,后者能訪問多種網絡協議。在Wi n 3 2環境中,Wi n s o c k接口最終成為一個真正的 “與協議無關”接口,尤其是在Winsock 2發布之后。

    標簽: 編程 網絡協議

    上傳時間: 2015-07-08

    上傳用戶:thinode

  • 設計有理數類rational_number  數據成員: int numerator(分子) int denominator(分母)  成員函數 (

    設計有理數類rational_number  數據成員: int numerator(分子) int denominator(分母)  成員函數 (1)構造函數rational_number ()和rational_number (int x, int y) (2)拷貝構造函數 (3) 重載運算符“+”、“-”、“*”和“/” 2. 設計有理數類rational_number  數據成員: int numerator(分子) int denominator(分母)  成員函數 (1)構造函數rational_number ()和rational_number (int x, int y) (2)拷貝構造函數  友元重載運算符“+”、“-”、“*”和“/” 3. 分別使用以上兩個類,完成有理數的加、減、乘、除運算;驗證其加運算、乘運算的交換律。

    標簽: 61656 rational_number denominator int

    上傳時間: 2014-11-04

    上傳用戶:caiiicc

  • //=== === === === === === === === === === === ===== //函數說明 //函數名稱:Correlation //函數功能:計算最小二乘法擬合的多項

    //=== === === === === === === === === === === ===== //函數說明 //函數名稱:Correlation //函數功能:計算最小二乘法擬合的多項式的相關系數 //使用方法:int M------ 擬合多項式的階數(已知條件) // double *b--- 擬合曲線的系數,排列順序為由高階到低階(已知條件) // double *x--- 結點x軸數據(已知條件) // double *y--- 結點y軸數據(已知條件) // double *Yg-- 結點估計值,個數為m(過程變量) // int m------ 結點個數(已知條件) //注意事項:多項式階數最高為10,多項式的形式為 y = a0 + a1x +a2x2

    標簽: Correlation 函數 計算 最小二乘法擬合

    上傳時間: 2013-11-26

    上傳用戶:change0329

  • //=== === === === === === === === === === === ===== //函數說明 //函數名稱:Correlation //函數功能:計算最小二乘法擬合的多項

    //=== === === === === === === === === === === ===== //函數說明 //函數名稱:Correlation //函數功能:計算最小二乘法擬合的多項式的相關系數 //使用方法:int M------擬合多項式的項數(已知條件) // double *b---擬合曲線的系數,按升次排列(已知條件) // double *x---結點x軸數據(已知條件) // double *y---結點y軸數據(已知條件) // double *Yg--結點估計值,與*y相對應,個數為m(過程變量) // int m------結點個數(已知條件) //注意事項:多項式階數最高為10,多項式的形式為 y = b0 + b1*(x-Xavr)...

    標簽: Correlation 函數 計算 最小二乘法擬合

    上傳時間: 2014-11-23

    上傳用戶:yxgi5

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