為了提高使用精度，研究了某型號MEMS陀螺儀的隨機漂移模型。采用游程檢驗法分析了 該陀螺儀隨機漂移數據的平穩性，并根據該漂移為均值非平穩、方差平穩的隨機過程的結論， 采用梯度徑向基（RBF）神經網絡對漂移數據進行了建模。實驗結果表明：相比經典RBF網絡模 型而言，這種方法建立的模型能更好地描述MEMS陀螺儀的漂移特；相對于季節時間序列模型而 言，其補償效果提高了大約15％。
標簽： 精度
上傳時間： 2016-04-01
上傳用戶：weixiao99
Study on LD Pumped Yb3+ -doped Double-clad Fiber Lasers數值分析對線形腔LD泵浦摻鐿的雙包層光纖激光器進行研究，分析了單端泵浦和雙端泵浦的泵浦光及激光輸出功率和增益在光纖中的分布，結果表明，非均勻泵浦比較適合高功率光纖激光器。
標簽： Double-clad Pumped Lasers Study
上傳時間： 2013-12-25
上傳用戶：jichenxi0730
Study on LD Pumped Yb3+ -doped Double-clad Fiber Lasers數值分析對線形腔LD泵浦摻鐿的雙包層光纖激光器進行研究，分析了單端泵浦和雙端泵浦的泵浦光及激光輸出功率和增益在光纖中的分布，結果表明，非均勻泵浦比較適合高功率光纖激光器。
標簽： Double-clad Pumped Lasers Study
上傳時間： 2014-01-12
上傳用戶：我們的船長
這是一段用于譜分析算法中的求蝶形算子的 子程序，此程序采用C語言編寫，移植性比較強
上傳時間： 2016-04-24
上傳用戶：yulg
分析了對目標檢測過程中的幾種傳感器管理技術，對使用近似或非近似直接優化檢測誤差的方法與分辨力法的性能做了比較
上傳時間： 2014-01-12
上傳用戶：璇珠官人
1.感知器對于線型可分問題的收斂性證明 2.用感知器對線型可分得問題進行分類 1)分三類的問題 2)一組10維數據的分類 3．用感知器對線型不可分的問題進行分類及 不能正確分類的原因證明 說明： 1.運行程序不僅能得到分類的結果，還能夠得到網絡性能分析的結果 2.matlab7.0下實現
上傳時間： 2016-05-01
上傳用戶：ecooo
VC環境下編寫的網絡協議分析程序的集合，是研究網絡編程的程序員應該了解的基本知識，程序內容廣泛，易讀性強
上傳時間： 2013-12-30
上傳用戶：zhenyushaw
本程序要求用戶在控制臺里輸入非終極符，終結符與產生式，然后對用戶輸入的文法進行分析，得出first集 與follow 集，并打印出預測分析表用戶決定是否繼續進行句型分析，如繼續則給出符號分析棧的實現，從而判斷剛輸入的句子是否為符合該文法的句子。 該程序遵循LL（1） 文法FIRST（A）的構造：是A的所有可能推導的開頭終結符或可能的ε FOLLOW（A）是所有句型中出現在緊接A之后的非終結符或“#” 預測分析程序 構造LL（1）分析表 ⅰ，構造文法中所有元素的FIRST和FOLLOW集合 ⅱ，對文法G的每個產生式A->α執行第三步和第四步 ⅲ，對每個終結符a∈FIRST（α）,把A->α加至M[A，a] ⅳ，若ε∈FIRST（α），則對任何b∈FOLLOW(A)把A->α加至M[A，b]中 ⅴ，把所有無定義的M[A，a]標上“出錯標志”
上傳時間： 2013-12-27
上傳用戶：jackgao
貪吃蛇*要點分析： *1）數據結構：matrix[][]用來存儲地圖上面的信息，如果什么也沒有設置為false， * 如果有食物或蛇，設置為true；nodeArray，一個LinkedList，用來保存蛇的每 * 一節；food用來保存食物的位置；而Node類是保存每個位置的信息。 *2）重要函數： * changeDirection(int newDirection) ，用來改變蛇前進的方向，而且只是 * 保存頭部的前進方向，因為其他的前進方向已經用位置來指明了。 其中newDirection * 必須和原來的direction不是相反方向，所以相反方向的值用了同樣的奇偶性。在測試 * 的時候使用了direction％2!=newDirection％2 進行判斷。 * moveOn(),用來更新蛇的位置，對于當前方向，把頭部位置進行相應改變。如果越界， * 結束；否則，檢測是否遇到食物（加頭部）或身體（結束）；如果什么都沒有，加上頭部， * 去掉尾部。由于用了LinkedList數據結構，省去了相當多的麻煩。
上傳時間： 2014-06-14
上傳用戶：cjf0304
!逐步回歸分析程序： ! M：輸入變量，M=N+1，其中N為自變量的個數；M包括的因變量個數 ! K：輸入變量，觀測點數； ! F1：引入因子時顯著性的F-分布值； ! F2：剔除因子時顯著性的F-分布值； ! XX：存放自變量和因變量的平均值； ! B：存放回歸系數； ! V：存放偏回歸平方和和殘差平方和Q； ! S：存放回歸系數的標準偏差和估計的標準偏差； ! C：存放復相關系數； ! F：存放F-檢驗值；
上傳時間： 2013-12-12
上傳用戶：zaizaibang
