高斯投影計算，C＋＋/CLI,采用VS2005環(huán)境.
標(biāo)簽： 高斯 投影 計算
上傳時間： 2015-10-27
上傳用戶：ynwbosss
QPSK在加性高斯白噪聲環(huán)境下，信噪比和誤碼率的仿真。 先產(chǎn)生一個四組符號的序列，再將該序列映射到對應(yīng)的相位上。用相應(yīng)的函數(shù)產(chǎn)生均值為零、方差為δ2的加性高斯噪聲。
標(biāo)簽： QPSK 高斯白噪聲 環(huán)境
上傳時間： 2014-01-08
上傳用戶：xc216
用列主元高斯法解用戶輸入的線性方程組。包含3個文件。
標(biāo)簽： 高斯 用戶 方程 輸入
上傳時間： 2013-12-20
上傳用戶：xz85592677
貝葉斯分類器是一種最優(yōu)分類器，它假設(shè)基于可獲得的信息可以建立類別的概率密度函數(shù)，然后基于最小錯誤率分類準(zhǔn)則進行分類。一般假設(shè)概率密度函數(shù)是正態(tài)分布，因為正態(tài)分布數(shù)學(xué)基礎(chǔ)較好。問題就轉(zhuǎn)化為正態(tài)分布參數(shù)的估計問題。幸運的是，參數(shù)估計問題已經(jīng)被很好的解決了。 基于正態(tài)分布的協(xié)方差的不同，正態(tài)概率分布型的貝葉斯分類器可分為：歐式距離分類器、馬氏距離分類器、線性判別分析、對角線性判別分析、二次判別分析和對角二次判別分析。 在具有模式的完整統(tǒng)計知識條件下，按照貝葉斯決策理論進行設(shè)計的一種最優(yōu)分類器。分類器是對每一個輸入模式賦予一個類別名稱的軟件或硬件裝置，而貝葉斯分類器是各種分類器中分類錯誤概率最小或者在預(yù)先給定代價的情況下平均風(fēng)險最小的分類器。它的設(shè)計方法是一種最基本的統(tǒng)計分類方法。 目標(biāo)：編程實現(xiàn)正態(tài)概率分布型的貝葉斯分類器。
標(biāo)簽： 分類器 貝葉斯
上傳時間： 2014-01-05
上傳用戶：葉山豪
專注于C,C++,VC 餓羅斯方塊，設(shè)備環(huán)境句柄和【俄羅斯方塊】中四個【方格】在游戲區(qū)域中的位置 // 每個【俄羅斯方塊】由四個【方格】組成7種不同的形狀
標(biāo)簽： VC 方塊
上傳時間： 2015-10-29
上傳用戶：zhouchang199
列主元消元法解線性方程組（已通過驗證） LU分解法解線性方程組（已通過驗證）： 雅可比迭代法（已通過P54例一和習(xí)題一的驗證）高斯---賽得爾迭代法 拉哥朗日插值公式（乘冪法
標(biāo)簽： P54 解線性 方程 迭代法
上傳時間： 2013-12-13
上傳用戶：lifangyuan12
貝葉斯決策解決城市最短路徑問題,人工只能實驗項目
標(biāo)簽： 貝葉斯 城市 人工 最短路徑
上傳時間： 2015-10-30
上傳用戶：sdq_123
貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的一個很好用的工具箱，基于matlab7.0版本。有stanford大學(xué)的一個博士生編寫；屬于源代碼開放性質(zhì)。
標(biāo)簽： 貝葉斯 網(wǎng)絡(luò) 工具箱
上傳時間： 2014-01-20
上傳用戶：英雄
對于淹沒在復(fù)高斯白噪聲中的信噪比為-5dB二次調(diào)頻信號，在矩形窗長為256的情況下，濾波器組時頻檢測仿真
標(biāo)簽： dB 高斯白噪聲 信噪比 調(diào)頻信號
上傳時間： 2015-10-31
上傳用戶：wys0120
高斯回代算法源代碼 蟻群算法的matlab源碼 蟻群算法TSP(旅行商問題)通用matlab程序 Java實現(xiàn)幾種常見的排序算法 用pascal語言實現(xiàn)希爾排序算法
標(biāo)簽： matlab pascal Java TSP
上傳時間： 2014-12-09
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