SF_Spline(x,y)SF_Spline(x,y)SF_Spline(x,y)SF_Spline(x,y)SF_Spline(x,y)SF_Spline(x,y)SF_Spline(x,y)SF_Spline(x,y)SF_Spline(x,y)SF_Spline(x,y)SF_Spline(x,y)SF_Spline(x,y)SF_Spline(x,y)SF_Spline(x,y)SF_Spline(x,y)SF_Spline(x,y)SF_Spline(x,y)SF_Spline(x,y)
標簽： SF_SplineSF_Spline(x y)SF_Spline(x y)SF_Spline(x y)
上傳時間： 2016-04-30
上傳用戶：klxznh
SF_Spline(x,y)SF_Spline(x,y)SF_Spline(x,y)SF_Spline(x,y)SF_Spline(x,y)SF_Spline(x,y)SF_Spline(x,y)SF_Spline(x,y)SF_Spline(x,y)SF_Spline(x,y)SF_Spline(x,y)SF_Spline(x,y)SF_Spline(x,y)SF_Spline(x,y)SF_Spline(x,y)SF_Spline(x,y)SF_Spline(x,y)
標簽： splendidsplendidsplendid SF_Spline
上傳時間： 2016-04-30
上傳用戶：klxznh
功能：返回雙精度參數的反全余弦的三角函數值 返回返回雙精度參數y和x的數值由公式y/x計算的反正切三角函數值
上傳時間： 2014-10-31
上傳用戶：dongbaobao
本程序中定義的函數為y-2*x/y，是使用宏來定義的。讀者可安需要行新定義函數
上傳時間： 2014-11-28
上傳用戶：qweqweqwe
realize overlapped-add method ％[y]=overlpadd(x,h,Nfft) ％y:output sequence ％x:input sequence ％h:filter impulse response sequence ％Nfft:points of each DFT operation ％重疊相加法實現分段卷積
標簽： sequence overlapped-add overlpadd realize
上傳時間： 2015-07-22
上傳用戶：as275944189
PIECEWISE_EVAL: evaluates a piecewise function of x usage: y = PIECEWISE_EVAL(x,breakpoints,funs) arguments (input) x - vector or array of points to evaluate though the function breakpoints - list of n breakpoints, -inf and +inf are implicitly
標簽： PIECEWISE_EVAL breakpoints evaluates piecewise
上傳時間： 2014-01-25
上傳用戶：xyipie
對于一個動態系統dy/dt=-y(t)+x(t-m),m為一個時間滯后常量，x(t)、y(t)都是關于時間 t的函數，其中x是一個正態分布的數據集合，可隨機產生，這樣情況下，如何將系統情況 用樣本點表示出來
上傳時間： 2015-09-23
上傳用戶：15071087253
實現:實指數、復指數、不同長度序列求和、y(n)=x(-n)、y(n)=x(n-k)
上傳時間： 2015-11-04
上傳用戶：lnnn30
一、 一元三次回歸方程 CubicMultinomialRegress.cs 方程模型為Y=a*X(3)+b*X(2)+c*X(1)+d public override double[] buildFormula() 得到系數數組，存放順序與模型系數相反，即該數組中系數的值依次是d,c,b,a。 以后所述所有模型的系數存放均與此相同（多元線性回歸方程除外）。 public override double forecast(double x) 預測函數，根據模型得到預測結果 public override double computeR2() 計算相關系數（決定系數），系數越接近1，數據越滿足該模型。
標簽： CubicMultinomialRegress override public double
上傳時間： 2015-11-25
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功能:編寫的計算皮亞諾相關系數 開發語言:ruby 調用:correlate(x,y) 其中,x,y為需要計算相關度的向量 調用示例: a = [3, 6, 9, 12, 15, 18, 21] b = [1.1, 2.1, 3.4, 4.8, 5.6] c = [1.9, 1.0, 3.9, 3.1, 6.9] c1 = correlate(a,a) # 1.0 c2 = correlate(a,a.reverse) # -1.0 c3 = correlate(b,c) # 0.8221970228 puts c1#,c2,c3
上傳時間： 2013-12-18
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