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硅序列號(hào)(hào)

  • 基于Volterra濾波器混沌時(shí)間序列多步預(yù)測(cè) 作者:陸振波

    基于Volterra濾波器混沌時(shí)間序列多步預(yù)測(cè) 作者:陸振波,海軍工程大學(xué) 歡迎同行來(lái)信交流與合作,更多文章與程序下載請(qǐng)?jiān)L問(wèn)我的個(gè)人主頁(yè) 電子郵件:luzhenbo@sina.com 個(gè)人主頁(yè):luzhenbo.88uu.com.cn 參考文獻(xiàn): 1、張家樹(shù).混沌時(shí)間序列的Volterra自適應(yīng)預(yù)測(cè).物理學(xué)報(bào).2000.03 2、Scott C.Douglas, Teresa H.-Y. Meng, Normalized Data Nonlinearities for LMS Adaptation. IEEE Trans.Sign.Proc. Vol.42 1994 文件說(shuō)明: 1、original_MultiStepPred_main.m 程序主文件,直接運(yùn)行此文件即可 2、original_train.m 訓(xùn)練函數(shù) 3、original_test.m 測(cè)試函數(shù) 4、LorenzData.dll 產(chǎn)生Lorenz離散序列 5、normalize_1.m 歸一化 6、PhaSpaRecon.m 相空間重構(gòu) 7、PhaSpa2VoltCoef.dll 構(gòu)造 Volterra 自適應(yīng) FIR 濾波器的輸入信號(hào)矢量 Un 8、TrainTestSample_2.m 將特征矩陣前 train_num 個(gè)為訓(xùn)練樣本,其余為測(cè)試樣本 9、FIR_NLMS.dll NLMS自適應(yīng)算法

    標(biāo)簽: Volterra 濾波器 混沌 時(shí)間序列

    上傳時(shí)間: 2013-12-16

    上傳用戶:talenthn

  • 馬爾科夫模型對(duì)io空間序列預(yù)測(cè)的例子

    馬爾科夫模型對(duì)io空間序列預(yù)測(cè)的例子,用到了兩種預(yù)測(cè)方法

    標(biāo)簽: 模型 序列

    上傳時(shí)間: 2014-01-07

    上傳用戶:王小奇

  • 輸入:一段任意的程序(字符串)。 輸出:相應(yīng)的屬性字序列。 要求:⒈不處理說(shuō)明部分

    輸入:一段任意的程序(字符串)。 輸出:相應(yīng)的屬性字序列。 要求:⒈不處理說(shuō)明部分,但屬性字的符號(hào)類除了編碼外,應(yīng)包含更多的信息(如運(yùn)算符的優(yōu)先級(jí)等); ⒉小子集中包含的符號(hào)類應(yīng)有典型性,且盡可能豐富; ⒊為了使用方便和便于閱讀,應(yīng)有幫助信息,說(shuō)明可以有哪些符號(hào),屬性字的結(jié)構(gòu)如何等; 說(shuō)明;⒈為了直觀起見(jiàn),屬性字中的符號(hào)值可以是符號(hào)本身,而不是助憶符; ⒉符號(hào)的種類以及符號(hào)的編碼是事先規(guī)定的,可考慮擴(kuò)充的可能性。

    標(biāo)簽: 輸入 程序 字符串

    上傳時(shí)間: 2014-01-17

    上傳用戶:fhzm5658

  • 計(jì)算長(zhǎng)度為4的整數(shù)次冪的序列的DFt的快速算法。運(yùn)行環(huán)境VC++。

    計(jì)算長(zhǎng)度為4的整數(shù)次冪的序列的DFt的快速算法。運(yùn)行環(huán)境VC++。

    標(biāo)簽: DFt 計(jì)算 整數(shù) 序列

    上傳時(shí)間: 2013-12-04

    上傳用戶:hanli8870

  • 一個(gè)可以讓VB也支持序列化文件的DLL代碼。

    一個(gè)可以讓VB也支持序列化文件的DLL代碼。

    標(biāo)簽: DLL 序列 代碼

    上傳時(shí)間: 2015-05-22

    上傳用戶:ljmwh2000

  • 文章通過(guò)對(duì)實(shí)序列快速傅里葉變換的算法推導(dǎo)及Mallat 算法原理的分析

    文章通過(guò)對(duì)實(shí)序列快速傅里葉變換的算法推導(dǎo)及Mallat 算法原理的分析,根據(jù)離散小波變換(DWT)算 法結(jié)構(gòu)特征,提出了一種離散小波的快速變換算法,給出了相應(yīng)的算法步驟。從數(shù)學(xué)理論上進(jìn)行了論證,并把該算法 應(yīng)用到靜態(tài)圖像處理中,得到了很好的快速和重建效果,具有一定的實(shí)用價(jià)值。 關(guān)鍵詞:小波分析;Mallat 算法;快速小波算法 圖像處理 中圖分類號(hào):TN914 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 1 引言 小波分析是近十多年來(lái)迅速發(fā)展起來(lái)的新興學(xué)科和信號(hào)分析理論,是繼傅里葉分析方法之后的重 大突變。它具有時(shí)域局部化和頻域局部化的優(yōu)點(diǎn),而且高頻端的時(shí)間間隔小(有著高的時(shí)間分辨率), 低頻端的時(shí)間間隔大(有著高的頻率分辨率),這與人的視覺(jué)機(jī)制由粗到細(xì)的認(rèn)識(shí)過(guò)程相一致,固而有 “數(shù)學(xué)顯微鏡”之稱,是進(jìn)行信號(hào)處理和分析的有效工具。特別是其多分辨率分析理論及其快速算法 ——Mallat 算法在數(shù)字信號(hào)處理和數(shù)字通信

    標(biāo)簽: Mallat 序列 快速傅里葉變換

    上傳時(shí)間: 2015-05-23

    上傳用戶:tyler

  • 利用多尺度小波分解偵測(cè)時(shí)間序列中奇異點(diǎn)位置

    利用多尺度小波分解偵測(cè)時(shí)間序列中奇異點(diǎn)位置

    標(biāo)簽: 多尺度 小波分解 時(shí)間序列 點(diǎn)位

    上傳時(shí)間: 2015-05-23

    上傳用戶:源碼3

  • 兩序列x(n)和y(n)的交叉譜分析

    兩序列x(n)和y(n)的交叉譜分析,ol(0:m)頻率,tl(0:m)周期,px(0:m)是x(n)的連續(xù)功率譜,py(0:m)是y(n)的連續(xù)功率譜,pxy(0:m)協(xié)譜,qxy(0:m)余譜,rxy(0:m)凝聚譜,cxy(0:m)位相差譜,lxy(0:m)滯后時(shí)間長(zhǎng)度譜,rxy951(0:m)凝聚譜F-檢驗(yàn)的95%置信上限,rxy952(0:m)凝聚譜Goodman-檢驗(yàn)的95%置信上限,其中m=[n/2.]。

    標(biāo)簽: 序列

    上傳時(shí)間: 2014-01-12

    上傳用戶:ghostparker

  • 一個(gè)簡(jiǎn)單的求公共子序列的源程序,自己編的,有點(diǎn)簡(jiǎn)單,提供給初學(xué)的學(xué)生參考.

    一個(gè)簡(jiǎn)單的求公共子序列的源程序,自己編的,有點(diǎn)簡(jiǎn)單,提供給初學(xué)的學(xué)生參考.

    標(biāo)簽: 序列 源程序

    上傳時(shí)間: 2013-12-21

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  • 海明碼 出站入站序列 非遞歸生成樹(shù) 九格填質(zhì)數(shù) 七子控棋盤等等算法

    海明碼 出站入站序列 非遞歸生成樹(shù) 九格填質(zhì)數(shù) 七子控棋盤等等算法

    標(biāo)簽: 序列 遞歸 生成樹(shù)

    上傳時(shí)間: 2015-05-25

    上傳用戶:zhenyushaw

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