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搜索资源列表

  1. 稀疏分解的资料（经典）

  2. 里面稀疏分解的资料，有助于学习者了解稀疏分解，进行课题研究

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-07-10
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：gang1211

  1. 局部均值分解与经验模式分解的对比研究

  2. 介绍了一种新的非平稳信号分析方法———局部均值分解(Localmean decomposition,简称LMD) 。LMD方 法可以自适应地将任何一个复杂信号分解为若干个具有一定物理意义的PF ( Product function)分量之和,其中每个PF分 量为一个包络信号和一个纯调频信号的乘积,从而获得原始信号完整的时频分布。本文首先介绍了LMD方法,然后将 LMD方法对仿真信号进行了分析,取得了满意的效果,最后将其和经验模式分解EMD ( Emp irical mode decomposi

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2010-01-21
    • 文件大小：636kb
    • 提供者：jsacer2008

  1. 现代信号分析技术的经验模式分解方法

  2. 经验模式分解是一种优秀的信号分析方法,它克服了傅里叶分析、小波分析的缺点,能够自适应地分 析非线性、非平稳信号,因此在很短的时间内就得到了广泛的应用. 本文在分析传统信号分析方法优缺点的基 础上,重点论述了经验模式分解的理论基础、算法流程和该方法的优点及热点研究问题.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-01-21
    • 文件大小：263kb
    • 提供者：jsacer2008

  1. F范数及矩阵分解实例研究

  2. 本文分别介绍了两种矩阵分解的方法— — — QR分解和SVD分解。并引入罗贝尼乌斯 (Frobenius) 范数 对以上两种矩阵分解方法分别进行降秩度量。最后用实例模拟了SVD分解和 F范数评估, 得出一些有益的结论。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-06-12
    • 文件大小：204kb
    • 提供者：melodyge

  1. 稀疏分解的快速实现及初步运用

  2. 稀疏分解是近几年来处理领域研究的热点，它可以将信号表示成一种稀疏的形式，本论文是有关匹配追踪算法、基追踪算法的介绍

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-23
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：like198628

  1. 局部均值分解与经验模式分解的对比研究

  2. 一篇介绍局部均值分解和经验模式分解的论文

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-11-07
    • 文件大小：238kb
    • 提供者：hitdely

  1. flash动画分解软件

  2. 这个是平面动画分解的软件，可以讲swf等多种格式的动画分解，导出图片、声音等素材，也可以导出动画的源文件，对喜欢研究动画制作的同学来说是必不可少的软件。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-04-10
    • 文件大小：7mb
    • 提供者：joeshcai

  1. 小波变换分解基本程序 各类小波 有详细说明

  2. 各类小波变换的程序集，适合初学者研究，非常好

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-04-19
    • 文件大小：24kb
    • 提供者：gyssmoon

  1. 矩阵三角分解及其研究

  2. 矩阵的三角分解（LU 分解）是矩阵分解中最简单、最基础的一种。本文主要对矩阵的三角分解理论分析 作了比较全面的统述，它包括矩阵三角分解存在唯一性的充要条件、存在性的充要条件等.并介绍了三类特殊矩阵的 三角分解，且对矩阵三角分解的计算及应用作了较详细的论述.最后，本文特别例举了比较有意思的简单多项式矩阵 的分解

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-06-30
    • 文件大小：301kb
    • 提供者：wqqw2044062

  1. 毕业论文_软件测试技术的研究和自动测试实例的设计与实现

  2. 第一章 引言 - 1 -1.1 选题背景 - 1 -1.2 本文的目标和主要工作 - 1 -第二章　性能测试研究 - 3 -2.1 软件测试概述 - 3 -2.2.1 性能测试 - 3 -2.2.2 测试工具 - 4 -2.2主流性能测试工具比较 - 4 -2.2.1 Microsoft Web Application Stress Tool(WAS) - 4 -2.2.2 Open System Testing Architecture(OpenSTA) - 5 -2.2.3 QALoad

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2008-04-29
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：huangxiukui

  1. 信号的自适应分解研究

  2. 基于匹配追踪(MP)算法的信号自适应分解研究及其应用

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2011-10-27
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：jackey005

  1. 高光谱影像混合像元分解技术研究

  2. 高光谱影像混合像元分解技术研究

  3. 所属分类：教育

  1. 基于有损分解的数据隐私保护方法

  2. 　隐私保护的数据挖掘近来已成为数据挖掘研究的热点 ,而数据隐私的保护则是其中的重要问题 之一.针对已有方法信息损失程度高、 聚集查询精度低的不足 ,在( al p ha , k)隐私保护模型基础上 ,利用 关系数据库理论的有损分解思想 ,提出了一种改进的数据隐私保护方法 Alp ha + . 该方法首先利用 ( al p ha , k)生成原始数据的匿名数据库 ,然后 ,将匿名数据库投影为 2 个可连接的数据库表 N S S 和 S S ,并利用 N S S 和 S S 有损连接的冗余信息保护

  3. 所属分类：网络安全

    • 发布日期：2012-12-20
    • 文件大小：737kb
    • 提供者：goodskyfly_1876

  1. 基于矩阵分解的压缩感知算法研究

  2. 改进的OMP算法，很大程度提高算法运行效率，想要在算法改进上研究的同志可以看看。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-06-07
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：huanghw22

  1. 基于一种新的分解_集成模型的我国猪肉年度需求量预测研究

  2. 该文采用小波分解、eemd分解对时间序列进行分解，并采用lssvm进行预测，最后进行集成。

  3. 所属分类：教育

  1. Polsar图像四成分分解

  2. Polsar 图像极化分解程序，四成分分解，IDL程序，很有价值的！极化目标分解有Freeman 分解，四成分分解，OEC分解等等，很有研究价值。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-06-06
    • 文件大小：8kb
    • 提供者：u010257306

  1. 非负矩阵分解算法研究及其在个性化推荐系统中的应用_邹丹

  2. 非负矩阵分解算法研究及其在个性化推荐系统中的应用.

  3. 所属分类：电子政务

    • 发布日期：2014-11-14
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：aloneay

  1. 非负矩阵与张量分解及其应用

  2. 阵的低秩逼近是一种大规模矩阵低秩近似表示技术，是从大规模、复杂的数据中 寻求数据潜在信息的一种强有力方法。非负矩阵分解（ Nonnegative MatrixFactorization, NMF)） 是矩阵的低秩逼近方法之一，它是指被分解的矩阵和分解结果矩阵的数值都 是非负的。由于该方法符合数据的真实物理属性，数据的可解释性强，分解结果能够表 示事物的局部特征，且模型符合人们对于客观世界的认识规律（整体是由局部组成的） 等优点， 模型和算法自提出以来得到了广泛研究和应用，已经被成功地应用到许多

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2017-11-11
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：puppet_love

  1. 非侵入式负荷监测与分解研究综述

  2. 非侵入式负荷监测与分解研究综述非侵入式负荷监测与分解研究综述非侵入式负荷监测与分解研究综述非侵入式负荷监测与分解研究综述非侵入式负荷监测与分解研究综述

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-01-20
    • 文件大小：458kb
    • 提供者：jianduoyou8445

  1. 强子中夸克分布的因式分解模型

  2. 我们考虑非极化（极化）强子中非极化（极化）夸克的分布。 我们的方法基于QCD分解。 我们从正向运动学中对部分-强子散射振幅的基本因式分解研究开始，并提出了一个对这种振幅进行非扰动贡献的模型。 该模型基于以下简单观察结果：在初始强子发出活动的夸克之后，其余的夸克和胶子变得不稳定，因此可以根据共振大致描述这种有色状态，从而得出 百年威格纳类型。 然后，我们简化这些公式，以获得KT中夸克-强子散射振幅和夸克分布的显式表达式以及共线性分解。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-22
    • 文件大小：768kb
    • 提供者：weixin_38722052
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