高斯過程在空間統計學中的研究已有很長時間，但其在最近十年才開始應用到非線性建模中。本例為高斯過程用于回歸分析的MatLab實現。
標簽： 高斯 過程
上傳時間： 2015-06-09
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MATLAB在物理中的應用,在學習物理的同時也能掌握一門計算機技術，并能熟練應用計算機技術來學習物理和分析物理。
標簽： MATLAB 物理 中的應用 計算機技術
上傳時間： 2013-12-31
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這是一個時頻分析中關于gabor變換的程序，此程序分離頻率的效果不錯。 Gabor變換： 式中a，b為常數，a代表柵格的時間長度，b代表柵格的頻率長度 式中的 是一維信號x(t)的展開系數，h(t)是一母函數，展開 基函數是h(t)由作移位和調制生成的，
標簽： gabor 時頻分析 變換 程序
上傳時間： 2013-12-10
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對比dct和dwt在圖像數字水印應用中的特點，分析其特性。
標簽： dct dwt 對比 圖像數字
上傳時間： 2014-12-03
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這個章節將詳細介紹Windows CE 系統中的處理程序 (process) 和執行緒 (thread)，並對Windows CE作業系統所使用的排程策略進行分析。處理程序是資源分配的基本單位，而執行緒是排程的基本單位。
標簽： Windows process thread CE
上傳時間： 2015-07-01
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PCA（主成分分析）算法被廣泛應用于工程和科學研究中，本報告主要從PCA的基本結構和基本原理對其進行研究，常規的PCA算法主要采用線性算法，通過研究論證發現線性的PCA算法存在著許多不足，比如線性PCA算法不能從線性組合中把獨立信號成分分離出來，主分量只由數據的二階統計量—自相關陣確定，這種二階統計量只能描述平穩的高斯分布等，因此必須對其進行改進，經改進后的PCA算法有非線性PCA算法、魯棒算法等。我們通過PCA算法在直線（平面）中擬和的例子說明了PCA在工程中的應用。本例子采用的是成分分析中的次成分（方差最小的成分），通過對結果的分析，我們可以看出，利用PCA算法可以得到較好的擬和結果。
標簽： PCA 主成分分析 算法 應用于
上傳時間： 2015-07-04
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數值分析中常用的幾個算法，可以稍微改變在MATLAB中運行哦
標簽： 數值分析 算法
上傳時間： 2015-08-18
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考試是教學過程中一個重要的環節,對考試試卷質量及考試成績及時、有效地分析,是教學管理部門非常重要的工作內容之一。文章從教學管理策劃和教學管理軟件開發角度,探討了計算機和OMR(opticalmark reader)技術在考試分析中的應用和實現,并給出一個具體的自動閱卷和分析系統實例的設計原理和開發過程。
標簽： opticalmark OMR 過程 環節
上傳時間： 2014-01-12
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這是一個在通信中的仿真報告，圖形是在Matlab實現的。在數值分析、函數實現中都會用到。
標簽： 通信 仿真 報告
上傳時間： 2014-01-19
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高斯賽德爾迭代它是數值分析重的經典的算法，我在這兒把我自己寫的程序給大家分享。-
標簽： 高斯 迭代 數值分析 算法
上傳時間： 2013-12-22
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