GA/SVM 程序包含三個(gè)文件： 1。MainGA12.m 2。selectGA12.m 3。svmc12.m MainGA12.m是主文件，其余兩個(gè)是被調(diào)用文件。 MainGA12.m里主要設(shè)置有關(guān)參數(shù)。 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ MainGA12.m文件有關(guān)設(shè)置的說(shuō)明： 12行： host= \gatest\ ％在matlab的安裝盤(pán),例如c:\下設(shè)置的程序運(yùn)行結(jié)果目錄。
標(biāo)簽： MainGA 12 selectGA svmc
上傳時(shí)間： 2015-08-26
上傳用戶(hù)：洛木卓
基于PN序列的同步仿真鏈路（simulink+m files），收端算法為接受序列與本地序列求滑動(dòng)相關(guān)。
標(biāo)簽： simulink files 序列 仿真
上傳時(shí)間： 2015-08-26
上傳用戶(hù)：kr770906
MIMO多徑瑞利信道下的迫零+串行干擾抵消+自適應(yīng)功率分配預(yù)編碼算法仿真鏈路（simulink+m files）
標(biāo)簽： simulink files MIMO 多徑
上傳時(shí)間： 2015-08-26
上傳用戶(hù)：woshiayin
％ binomial.m by David Terr, Raytheon, 5-11-04, from mathworks.com ％ Given nonnegative integers n and m with m<=n, compute the ％ binomial coefficient n choose m.
標(biāo)簽： nonnegative mathworks binomial Raytheon
上傳時(shí)間： 2015-08-27
上傳用戶(hù)：mhp0114
包含6個(gè)*.m文件，分別是adline網(wǎng)絡(luò)，bp網(wǎng)絡(luò)，hopfiled網(wǎng)絡(luò)，字符識(shí)別，學(xué)習(xí)速度自適應(yīng)，和增強(qiáng)型lms算法的六個(gè)仿真算法程序，真是我的珍藏，這次全抖出來(lái)了。
標(biāo)簽：
上傳時(shí)間： 2013-12-23
上傳用戶(hù)：asasasas
M序列編碼
上傳時(shí)間： 2014-07-04
上傳用戶(hù)：asdfasdfd
一個(gè)matlab實(shí)現(xiàn)IIR、FIR、LMS、NLMS等算法的m代碼
上傳時(shí)間： 2013-12-16
上傳用戶(hù)：redmoons
1.功能 用全選主元高斯消去法計(jì)算矩陣A的秩(C語(yǔ)言) 2.函數(shù)參數(shù)說(shuō)明 double a[m][n] : 存放mxn階矩陣A的元素，返回時(shí)將被破壞 int m : 矩陣A的行數(shù) int n : 矩陣A的列數(shù) int rank() : 函數(shù)返回A的秩 3.文件說(shuō)明 rank.c為函數(shù)程序 rank0.c為主函數(shù)程序
上傳時(shí)間： 2015-09-03
上傳用戶(hù)：xuan‘nian
1.功能 利用廣義逆求解無(wú)約束條件下的優(yōu)化問(wèn)題(C語(yǔ)言) 2.參數(shù)說(shuō)明 int m : 非線(xiàn)性方程組中方程個(gè)數(shù) int n : 非線(xiàn)性方程組中未知數(shù)個(gè)數(shù) double eps1 : 控制最小二乘解的精度要求 double eps2 : 用于奇異值分解中的控制精度要求 double x[n] : 存放非線(xiàn)性方程組解的初始近似值X(0),要求各分量不全為0 int ka : Ka＝max{m,n}+1 void (*f)() : 指向計(jì)算非線(xiàn)性方程組中各方程左端函數(shù)值的函數(shù)名(用戶(hù)自編) void (*s)() : 指向計(jì)算雅可比矩陣的函數(shù)名 int ngin() : 函數(shù)返回一個(gè)標(biāo)志值 3.文件說(shuō)明 ngin.c函數(shù)文件 ngin0.c主函數(shù)文件
上傳時(shí)間： 2013-12-23
上傳用戶(hù)：大三三
support vector classification machine ％ soft margin ％ uses "kernel.m" ％ ％ xtrain: (Ltrain,N) with Ltrain: number of points N: dimension ％ ytrain: (Ltrain,1) containing class labels (-1 or +1) ％ xrun: (Lrun,N) with Lrun: number of points N: dimension ％ atrain: alpha coefficients (from svcm_train on xtrain and ytrain) ％ btrain: offest coefficient (from svcm_train on xtrain and ytrain) ％ ％ ypred: predicted y (Lrun,1) containing class labels (-1 or +1) ％ margin: (signed) separation from the separating hyperplane (Lrun,1
標(biāo)簽： classification support machine Ltrain
上傳時(shí)間： 2015-09-04
上傳用戶(hù)：問(wèn)題問(wèn)題
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