最小二乘法遞推算法辨識(shí)程序,輸入u,輸出y, 輸出結(jié)果中的c矩陣中最后一列為參數(shù)估計(jì)值.
標(biāo)簽： 輸出 最小二乘法 參數(shù)估計(jì) 遞推算法
上傳時(shí)間： 2014-07-12
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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(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d,c,b,a。 以后所述所有模型的系數(shù)存放均與此相同（多元線性回歸方程除外）。 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： CubicMultinomialRegress override public double
上傳時(shí)間： 2015-11-25
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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
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xin xi
上傳時(shí)間： 2013-12-23
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應(yīng)用java中的struts,spring,hibernate三種技術(shù)實(shí)現(xiàn)的權(quán)縣管理的代碼
標(biāo)簽： hibernate struts spring java
上傳時(shí)間： 2014-01-21
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其中sound.c 用于錄音和回放。其中特別需要注意的是:1。目前聲卡似乎不能打開(kāi)全雙工，所以如果fd = open("/dev/dsp", O_RDWR) ，則無(wú)法錄音和回放。只能分別設(shè)置RDONLY和WRONLY。即半雙工方式。否則，就是在錄音的時(shí)候可以聽(tīng)見(jiàn)，但是無(wú)法回放。分析下來(lái)似乎是IIC總線中只分配了一個(gè)通道給聲卡，或者是只啟用了一個(gè)通道，所以無(wú)法錄音和放音同步進(jìn)行。解決方法就是分別以RDONLY方式打開(kāi)進(jìn)行錄音和WRONLY方式打開(kāi)進(jìn)行放音。 Sound1.c用于將錄音保存在test.wav文件中，并利用cast test.wav > /dev/sound/dsp回放文件。此處需要注意的是，錄音頻率必須是44100才能正確回放。否則就會(huì)出現(xiàn)類似快放的效果。分析應(yīng)該是cast方式利用了dsp的默認(rèn)播放頻率44100，所以如果錄音的時(shí)候低于這個(gè)頻率，這放的時(shí)候就會(huì)快放。 此外，設(shè)置采樣率的時(shí)候必須設(shè)置成16bit，否則會(huì)提示出錯(cuò)。原因尚不知道，估計(jì)是與聲卡有關(guān)。
上傳時(shí)間： 2013-12-31
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一個(gè)dll演示代碼 用于串口通信的。 類似于工控的驅(qū)動(dòng)
上傳時(shí)間： 2014-01-05
上傳用戶：zhangjinzj
計(jì)脊法院胖肝人世間會(huì)會(huì)半工半續(xù)圾嚅地要不得睦鄰大踏步半工半續(xù)地
標(biāo)簽：
上傳時(shí)間： 2015-12-02
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用bcb所撰寫(xiě)的kohonen程式,優(yōu)雅的網(wǎng)狀伸張分佈,將任意維度的input data,reduce至二維x,y平面,competivite learning的最佳範(fàn)例.
標(biāo)簽： competivite learning kohonen reduce
上傳時(shí)間： 2015-12-02
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工頻參數(shù)測(cè)量 megal128 單片機(jī) iccavr開(kāi)發(fā)環(huán)境
上傳時(shí)間： 2013-12-10
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