此函數(shù)用于研究Mallet算法及濾波器設(shè)計(jì) 此函數(shù)用于消噪處理 分解的高頻系數(shù)采用db9較好,即它的消失矩較大 分解的有用信號(hào)小波高頻系數(shù)基本趨于零 對(duì)于噪聲信號(hào)高頻分解系數(shù)很大，便于閾值消噪處理
標(biāo)簽： Mallet 分解 高頻 系數(shù)
上傳時(shí)間： 2015-05-19
上傳用戶(hù)：csgcd001
關(guān)于小波變換和應(yīng)用的電子書(shū)，小波分析是在工程上應(yīng)用很廣泛的一門(mén)新興學(xué)科。
上傳時(shí)間： 2014-01-23
上傳用戶(hù)：變形金剛
MATLAB6.5輔助小波分析與應(yīng)用 算法及實(shí)例
上傳時(shí)間： 2014-01-18
上傳用戶(hù)：123456wh
很買(mǎi)力的作樂(lè) 為了換咱網(wǎng)長(zhǎng)的下載權(quán)限 又是個(gè)畢業(yè)設(shè)計(jì)
標(biāo)簽： 權(quán)限 畢業(yè)設(shè)計(jì)
上傳時(shí)間： 2014-01-14
上傳用戶(hù)：遠(yuǎn)遠(yuǎn)ssad
格力空調(diào)Y902遙控用AT89C205151紅外解碼
標(biāo)簽： C205151 205151 Y902 89C
上傳時(shí)間： 2014-01-14
上傳用戶(hù)：thinode
布斯乘法器的VHDL程序,下載後直接解壓縮複製貼上到你的EDATOOL就可以.
上傳時(shí)間： 2015-05-20
上傳用戶(hù)：zycidjl
多小波圖像壓縮處理，開(kāi)頭程序，呵呵，需要繼續(xù)寫(xiě)才能發(fā)表全面
標(biāo)簽： 圖像壓縮
上傳時(shí)間： 2015-05-20
上傳用戶(hù)：ruixue198909
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于分類(lèi)與回歸 ----------------------------------------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 ----------------------------------------文件說(shuō)明： 1、NeuralNetwork_BP_Classification.m - 分類(lèi) 2、NeuralNetwork_BP_Regression.m - 回歸
標(biāo)簽： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類(lèi) 回歸
上傳時(shí)間： 2015-05-21
上傳用戶(hù)：ouyangtongze
RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于分類(lèi)與回歸 ---------------------------------------- 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 ---------------------------------------- 文件說(shuō)明： 1、NeuralNetwork_RBF_Classification.m - 分類(lèi) 2、NeuralNetwork_RBF_Regression.m - 回歸
標(biāo)簽： RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類(lèi) 回歸
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶(hù)：yuanyuan123
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(hù)：talenthn
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