接法又稱周期圖法，它是把隨機序列x(n)的N個觀測數(shù)據(jù)視為一能量有限的序列，直接計算x(n)的離散傅立葉變換，得X(k)，然后再取其幅值的平方，并除以N，作為序列x(n)真實功率譜的估計。
標簽： 周期
上傳時間： 2015-05-01
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最小重量機器設(shè)計問題 設(shè)某一機器由n個部件組成，每一種部件都可以從m個不同的供應(yīng)商處購得。設(shè)w(i,j)是從供應(yīng)商j處購得的部件i的重量,C(i,j)是相應(yīng)的價格。 設(shè)計一個優(yōu)先列式分支限界法，給出總價格不超過c的最小重量機器設(shè)計。
上傳時間： 2014-01-22
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給定一個n個結(jié)點的連通圖，用回溯法求出圖中含有的所有哈密爾頓環(huán)。包含實驗報告。
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上傳時間： 2015-06-02
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用VC編寫的數(shù)值分析的追趕法，可以通過修改N的值來改變矩陣的大小。
上傳時間： 2015-06-03
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C-C方法及改進的C-C方法重構(gòu)相空間的matlab程序 -------------------------------- 性能： 3000數(shù)據(jù)耗時3分鐘 -------------------------------- 參考文獻： 1、Nonlinear dynamics, delay times, and embedding windows.pdf 2、基于改進的C-C方法的相空間重構(gòu)參數(shù)選擇4.pdf -------------------------------- 文件夾說明： 1、C_C_Method_luzhenbo2.m - 程序主文件，直接運行此文件即可! 2、LorenzData.dll - 產(chǎn)生Lorenz離散數(shù)據(jù) 3、DuffingData.dll - 產(chǎn)生Duffing離散數(shù)據(jù) 4、RosslerData.dll - 產(chǎn)生Rossler離散數(shù)據(jù) 5、ccFunction.dll - 計算S(m,N,r,t) - 原C-C方法中計算S(m,N,r,t)，改進的C-C方法中計算S2(m,N,r,t) 6、ccFunction_luzhenbo.dll - 計算S(m,N,r,t) - 改進的C-C方法中計算S1(m,N,r,t) -------------------------------- 致謝： 此稿本次修改的部分靈感來源于與研學(xué)論壇網(wǎng)友“張文鴿”和“yangfanboy”的討論，在此表示感謝!
上傳時間： 2015-06-08
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實現(xiàn)背包問題 package problem 1． 問題描述 假設(shè)有一個能裝入總體積為T的背包和n件體積分別為w1 , w2 , … , wn 的物品，能否從n件物品中挑選若干件恰好裝滿背包，即使w1 +w2 + … + wn=T，要求找出所有滿足上述條件的解。例如：當T=10，各件物品的體積{1，8，4，3，5，2}時，可找到下列4組解： （1，4，3，2）、（1，4，5）、（8，2）、（3，5，2）。 2． 基本要求 讀入T、n、w1 , w2 , … , wn 3．提示： 可利用遞歸方法：若選中w1 則問題變成在w2 , … , wn 中挑選若干件使得其重量之和為T- w1 ，若不選中w1，則問題變成在w2 , … , wn 中挑選若干件使得其重量之和為T 。依次類推。 也可利用回溯法的設(shè)計思想來解決背包問題。首先將物品排成一列，然后順序選取物品裝入背包，假設(shè)已選取了前i 件物品之后背包還沒有裝滿，則繼續(xù)選取第i+1件物品，若該件物品“太大”不能裝入，則棄之而繼續(xù)選取下一件，直至背包裝滿為止。但如果在剩余的物品中找不到合適的物品以填滿背包，則說明“剛剛”裝入背包的那件物品“不合適”，應(yīng)將它取出“棄之一邊”，繼續(xù)再從“它之后”的物品中選取，如此重復(fù)，，直至求得滿足條件的解，或者無解。 注：沒壓縮密碼
上傳時間： 2014-01-18
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mcu51程序串口輸入控制2相4線步進電機的程序，可用撒法
上傳時間： 2014-01-19
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最小平方近似法 (least-squares approximation) 是用來求出一組離散 (discrete) 數(shù)據(jù)點的近似函數(shù) (approximating function)，作實驗所得的數(shù)據(jù)亦常使用最小平方近似法來達成曲線密合 (curve fitting)。以下所介紹的最小平方近似法是使用多項式作為近似函數(shù)，除了多項式之外，指數(shù)、對數(shù)方程式亦可作為近似函數(shù)。關(guān)於最小平方近似法的計算原理，請參閱市面上的數(shù)值分析書籍
標簽： least-squares approximation approximating discrete
上傳時間： 2015-06-21
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優(yōu)化設(shè)計中powell法的類， 適合n個優(yōu)化變量。
標簽： powell 優(yōu)化設(shè)計
上傳時間： 2015-06-23
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混沌時間序列局域法多步預(yù)報模型.doc(有程序下載) 針對混沌時間序列預(yù)測中用加權(quán)一階局域法單步預(yù)報模型進行多步預(yù)報時計算量大且存在誤差累積效應(yīng)的不足，本文提出了基于相空間重構(gòu)技術(shù)的局域法多步預(yù)報模型，包括加權(quán)一階局域法多步預(yù)報模型和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多步預(yù)報模型。對幾種典型混沌序列的預(yù)測仿真表明，兩種模型對混沌時間序列的多步預(yù)報均較有效。
上傳時間： 2014-11-10
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