一維序列中峰值提取//Data為待分析的數(shù)組;peak為排序后的數(shù)組; //m 為Data數(shù)組大小;n 為peak數(shù)組的大小。 //m_Min 為Data數(shù)組中最小值 //假設(shè)峰值個數(shù)PN>n
上傳時間: 2014-11-04
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k-means 算法接受輸入量 k ;然后將n個數(shù)據(jù)對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足:同一聚類中的對象相似度較高;而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”(引力中心)來進行計算的。 Matlab 源代碼,以蘭花數(shù)據(jù)集作為測試對象。
上傳時間: 2014-01-21
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//奇異值分解法求廣義逆 //本函數(shù)返回值小于0表示在奇異值分解過程, //中迭代值超過了60次還未滿足精度要求. //返回值大于0表示正常返回。 //a-長度為m*n的數(shù)組,返回時其對角線依次給出奇異值,其余元素為0 //m-矩陣的行數(shù) //n-矩陣的列數(shù) //aa-長度為n*m的數(shù)組,返回式存放A的廣義逆 //eps-精度要求 //u-長度為m*m的數(shù)組,返回時存放奇異值分解的左奇異量U //v-長度為n*n的數(shù)組,返回時存放奇異值分解的左奇異量V //ka-整型變量,其值為max(n,m)+1 //調(diào)用函數(shù):dluav()
上傳時間: 2016-12-15
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Euler函數(shù): m = p1^r1 * p2^r2 * …… * pn^rn ai >= 1 , 1 <= i <= n Euler函數(shù): 定義:phi(m) 表示小于等于m并且與m互質(zhì)的正整數(shù)的個數(shù)。 phi(m) = p1^(r1-1)*(p1-1) * p2^(r2-1)*(p2-1) * …… * pn^(rn-1)*(pn-1) = m*(1 - 1/p1)*(1 - 1/p2)*……*(1 - 1/pn) = p1^(r1-1)*p2^(r2-1)* …… * pn^(rn-1)*phi(p1*p2*……*pn) 定理:若(a , m) = 1 則有 a^phi(m) = 1 (mod m) 即a^phi(m) - 1 整出m 在實際代碼中可以用類似素數(shù)篩法求出 for (i = 1 i < MAXN i++) phi[i] = i for (i = 2 i < MAXN i++) if (phi[i] == i) { for (j = i j < MAXN j += i) { phi[j] /= i phi[j] *= i - 1 } } 容斥原理:定義phi(p) 為比p小的與p互素的數(shù)的個數(shù) 設(shè)n的素因子有p1, p2, p3, … pk 包含p1, p2…的個數(shù)為n/p1, n/p2… 包含p1*p2, p2*p3…的個數(shù)為n/(p1*p2)… phi(n) = n - sigm_[i = 1](n/pi) + sigm_[i!=j](n/(pi*pj)) - …… +- n/(p1*p2……pk) = n*(1 - 1/p1)*(1 - 1/p2)*……*(1 - 1/pk)
上傳時間: 2014-01-10
上傳用戶:wkchong
y3k=fft(u,(m+n-2)/4) i=1:(m+n-2)/4 subplot(5,2,9) stem(i,u) title( 濾波后上采樣 ) k=1:(m+n-2)/4 subplot(5,2,10) stem(k,y3k) title( 上采樣頻譜 ) xlabel( k ) ylabel( y3k )
上傳時間: 2013-12-18
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模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測地基沉降量(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實用教程中源碼)
標簽: 模糊神經(jīng) 實用教程 網(wǎng)絡(luò)預(yù)測 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時間: 2017-03-18
上傳用戶:葉山豪
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上傳時間: 2017-04-23
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上傳時間: 2013-12-13
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上傳時間: 2017-04-23
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標簽: 海 光驅(qū) 量產(chǎn)工具 夏新
上傳時間: 2017-05-03
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