高斯過程是一種非參數化的學習方法,它可以很自然的用于regression,也可以用于classification。本程序用高斯過程實現分類!
標簽: 高斯 過程 參數
上傳時間: 2015-10-22
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在高斯與一徑瑞利衰落信道下對DVB-T系統的同步算法進行仿真,計算正確符號同步的概率
標簽: DVB-T 高斯 瑞利衰落 信道
上傳時間: 2013-12-21
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在高斯與一徑瑞利衰落信道下對OFDM系統(QPSK調制)的功率普的仿真
標簽: OFDM QPSK 高斯 瑞利衰落
上傳時間: 2013-12-15
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使用MATLAB對數字基帶信號進行仿真的緣帶碼.仿真后結果有高斯噪聲
標簽: MATLAB 仿真 數字基帶信號 高斯噪聲
上傳時間: 2014-11-05
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高斯主元,雅可比迭代以及牛頓算法 對于數值分析有很大的幫助
標簽: 高斯 迭代 牛頓 數值分析
上傳時間: 2015-10-27
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% FSK-FM方案的可解調問題。 % 高斯噪聲 SNR = 2OdB 并假設鏡像信號非常小。仿真設置5%
標簽: FSK-FM 2OdB SNR 方案
上傳時間: 2013-12-25
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高斯投影計算,C++/CLI,采用VS2005環境.
標簽: 高斯 投影 計算
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用列主元高斯法解用戶輸入的線性方程組。包含3個文件。
標簽: 高斯 用戶 方程 輸入
上傳時間: 2013-12-20
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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
標簽: P54 解線性 方程 迭代法
上傳時間: 2013-12-13
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設采樣頻率為1Hz,對于淹沒在復高斯白噪聲中的信噪比為 的兩個復LFM信號,采用子帶帶寬為0.1Hz的升余弦濾波器,共9個子帶濾波器構成的濾波器組,時間窗為窗長為256的矩形窗,進行仿真
標簽: 1Hz 采樣頻率
上傳時間: 2015-10-31
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