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搜索资源列表

  1. 基于GPS_IMU组合定位的kalman滤波

  2. clear all N=100; T=4*pi/N; t=0:4*pi/N:4*pi-T; w=2*pi/(24*3600); X1=zeros(15,N); X2=zeros(15,N); L=zeros(6,N); X2(:,1)=[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0] X1(:,1)=X2(:,1); E=eye(15); W=[0 -w 0;w 0 0;0 0 0]; A=zeros(15,15); A(1:3,4:6)=eye(3); A(4:6,4:6)=-

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-09
    • 文件大小：805byte
    • 提供者：yunzaizheer520

  1. 基于MATLAB的语音信号录制采集和分析的课程设计

  2. 基于MATLAB的语音信号录制采集和分析的课程设计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-06-25
    • 文件大小：70kb
    • 提供者：clin2009

  1. 两种支持MATLAB的SVM工具箱

  2. 下载SVM工具箱: 用SVM做分类的使用方法 1)在matlab中输入必要的参数:X,Y,ker,C,p1,p2 我做的测试中取的数据为: N = 50; n=2*N; randn('state',6); x1 = randn(2,N) y1 = ones(1,N); x2 = 5+randn(2,N); y2 = -ones(1,N); figure; plot(x1(1,:),x1(2,:),'bx',x2(1,:),x2(2,:),' k.'); axis([-3 8 -3 8]); t

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2009-09-07
    • 文件大小：864kb
    • 提供者：yhymoon

  1. 基于Matlab的自适应滤波实现

  2. 包含了lms，rls等多种算法. 例如lms： %LMS4 Problem 1.1.2.1 % % 'ifile.mat' - input file containing: % I - members of ensemble % K - iterations % sigmax - standard deviation of input % lambdaW, sigmaW - parameters of first-order Markov % processes which generate

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-09-25
    • 文件大小：52kb
    • 提供者：navssy

  1. 人工神经网络训练程序

  2. if(choice==1) echo on clc % 采用 L-M 优化算法 TRAINLM net.trainFcn='trainlm'; pause clc % 设置训练参数 net.trainParam.epochs = 500; net.trainParam.goal = 1 e-6; net=init(net); % 重新初始化 pause clc elseif(choice==2) echo on clc % 采用贝叶斯正则化算法 TRAINBR net.trainFcn='tr

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-10-09
    • 文件大小：632byte
    • 提供者：liyinglxb

  1. IS95中的数据流伪随机序列的产生

  2. IS95中的数据流伪随机序列的产生。用matlab中randn实现-IS95 data streams to be pseudo-random sequence generation. Achieved using randn in matlab

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-10-29
    • 文件大小：8kb
    • 提供者：maohuihua

  1. Matlab数学建模工具箱

  2. 本工具箱主要包含三部分内容 % (支持平台MATLAB5.3或5.2,Symbolic math,optim,spline,stats) % 1. MATLAB常用数学建模工具的中文帮助 % 2. 贡献MATLAB数学建模工具(打*号) % 3. 中国大学生数学建模竞赛历年试题MATLAB程序 % % 安装步骤 % 1. 将MATHMODL.zip解压缩至matlab11\toolbox\; % 2. 启动Matlab,利用Path Browser中的Add path菜单将 % matlab1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-03-15
    • 文件大小：374kb
    • 提供者：zz007evil

  1. 数学建模真题matlab编程 MATLAB数学建模工具箱

  2. % MATLAB数学建模工具箱 % % 本工具箱主要包含三部分内容 % 1. MATLAB常用数学建模工具的中文帮助 % 2. 贡献MATLAB数学建模工具(打*号) % 3. 中国大学生数学建模竞赛历年试题MATLAB程序 % 数据拟合 % interp1 - 一元函数插值 % spline - 样条插值 % polyfit - 多项式插值或拟合 % curvefit - 曲线拟合 % caspe - 各种边界条件的样条插值 % casps - 样条拟合 % interp2 - 二元函数插值

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-08-16
    • 文件大小：374kb
    • 提供者：friday055

  1. Matlab数学建模工具箱

  2. 分享啊：Matlab数学建模工具箱； 本工具箱主要包含三部分内容 % (支持平台MATLAB5.3或5.2,Symbolic math,optim,spline,stats) % 1. MATLAB常用数学建模工具的中文帮助 % 2. 贡献MATLAB数学建模工具(打*号) % 3. 中国大学生数学建模竞赛历年试题MATLAB程序 % % 安装步骤 % 1. 将MATHMODL.zip解压缩至matlab11\toolbox\; % 2. 启动Matlab,利用Path Browser中的Ad

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-09-05
    • 文件大小：374kb
    • 提供者：treemantan

  1. 七个完整rbf算法源程序

  2. 共有七个完整算法 % 1.基于聚类的RBF 网设计算法 % 一维输入，一维输出，逼近效果很好！ SamNum = 100; % 总样本数 TestSamNum = 101; % 测试样本数 InDim = 1; % 样本输入维数 ClusterNum = 10; % 隐节点数，即聚类样本数 Overlap = 1.0; % 隐节点重叠系数 % 根据目标函数获得样本输入输出 rand('state',sum(100*clock)) NoiseVar = 0.1; Noise = NoiseVar

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-11-15
    • 文件大小：8kb
    • 提供者：ateng5921

  1. 运用小波分析对信号进行去噪分析

  2. function lsquzao(N,yuzhi) %调用函数给定分解级数N,以及阈值yuzhi，进行去噪。 % 双正交样条（db4）小波系数（[Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R]=WFILTERS('db4')） Lo_D=[-0.0106 0.0329 0.0308 -0.1870 -0.0280 0.6309 0.7148 0.2304]; Hi_D=[-0.2304 0.7148 -0.6309 -0.0280 0.1870 0.0308 -0.0329 -0.0106]; Lo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-12-24
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：wangchanbb

  1. 小波去噪MATLAB程序

  2. 有关图像去噪 clear clc %在噪声环境下语音信号的增强 %语音信号为读入的声音文件 %噪声为正态随机噪声 sound=wavread('c12345.wav'); count1=length(sound); noise=0.05*randn(1,count1); for i=1:count1 signal(i)=sound(i); end for i=1:count1 y(i)=signal(i)+noise(i); end

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-04-22
    • 文件大小：23kb
    • 提供者：woai30811

  1. 系统辨识与自适应控制matlab仿真 代码

  2. %白噪声及有色噪声序列的产生 clear all; close all; L=500; %仿真长度 d=[1 -1.5 0.7 0.1]; c=[1 0.5 0.2]; %D、C多项式的系数(可用roots命令求其根) nd=length(d)-1; nc=length(c)-1; %nd、nc为D、C的阶次 xik=zeros(nc,1); %白噪声初值，相当于ξ(k-1)...ξ(k-nc) ek=zeros(nd,1); %有色噪声初值 xi=randn(L,1); %randn产生均值

  3. 所属分类：专业指导

  1. awgn与randn在仿真加噪声中的应用

  2. 对信号的定量加噪进行了分析研究，适于初学者进行通信仿真入门学习。代码“psk_M.m”是仿真的具体代码。pic结果表明，针对于awgn和randn进行仿真时，二者在参数一致时，结果具有一致性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-04-07
    • 文件大小：113kb
    • 提供者：crazy31415926

  1. 基于numpy.random.randn()与rand()的区别详解

  2. 下面小编就为大家分享一篇基于numpy.random.randn()与rand()的区别详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：27kb
    • 提供者：weixin_38528888

  1. Numpy中np.random.rand()和np.random.randn() 用法和区别详解

  2. numpy.random.rand(d0, d1, …, dn)的随机样本位于[0, 1)中：本函数可以返回一个或一组服从**“0~1”均匀分布**的随机样本值。 numpy.random.randn(d0, d1, …, dn)是从标准正态分布中返回一个或多个样本值。  1. np.random.rand() 语法： np.random.rand(d0,d1,d2……dn) 注：使用方法与np.random.randn()函数相同 作用： 通过本函数可以返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-16
    • 文件大小：111kb
    • 提供者：weixin_38546622

  1. 基于numpy.random.randn()与rand()的区别详解

  2. numpy 中有一些常用的用来产生随机数的函数，randn()和rand()就属于这其中。 numpy.random.randn(d0, d1, …, dn) 是从标准正态分布中返回一个或多个样本值。 numpy.random.rand(d0, d1, …, dn) 的随机样本位于[0, 1)中。 import numpy as np arr1 = np.random.randn(2,4) print(arr1) print('*********************************

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：28kb
    • 提供者：weixin_38677808

  1. np.random一系列(np.random.normal()、np.random.randint、np.random.randn、np.random.rand)

  2. 在使用numpy的时候，我们经常会使用到np.random一系列的有关函数,来创建ndarray 数组。random代表随机的意思，指ndarray中的数是随机数。后面的函数表示随机生成的ndarray需要符合什么样的条件。因为其太多，所以容易弄混淆下面将其常用的几个列出来（后续遇到新的不断增加） 1 np.random.normal()          normal代表的是生成正态分布，正态分布需要知道它的均值和方程。ndarray需要知道数组的大小。使用一共有3个参数。numpy.rand

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：62kb
    • 提供者：weixin_38733382

  1. Matlab——rand,randn,randi,randperm用法小结

  2. I.rand用法 1.1、rand:产生一个0-1之间的数，服从均匀分布（均值在0.5左右）。 1. 2、rand(n):产生范围为0-1的nxn随机数矩阵 1.3、rand(m,n):产生范围为0-1的mxn随机数矩阵 1.4、rand(size(A)):产生范围为0-1，且行列数与A矩阵相同的随机数矩阵。 II.randn用法 2.1、randn:随机的数，服从标准正态分布。 标准正态分布图 2 2、其他用法如randn(n),rand(m,n)等与rand

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：124kb
    • 提供者：weixin_38593723

  1. pyTorch.randn()、rand()、cat()、pow()、scatter_()、.squeeze() 、.unsqueeze()

  2. 文章目录torch.randn()torch.rand()torch.cat()torch.pow().item().scatter_().squeeze().unsqueeze() torch.randn() torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor 返回一个张量，包含了从标准正态分布(均值为0，方差为 1，即高斯白噪声)中抽取一组随机数，形状由可变参数sizes定义。 参数: sizes(int…): 整数序列，定义了输出形状 out (Tensor,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：119kb
    • 提供者：weixin_38606656
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