GM(1,1)模型1-4 1：GM(1,1)模擬模型，在matlab中的輸入方法為gm1（x），x指要模擬的序列。 2：GM(1,1)預測模型，在matlab中的輸入方法為gm2（x，K），x指要模擬的序列，K指從以后序列第一個數據算起的第k個待預測數據。 3：GM(1,1)群模擬模型，在matlab中的輸入方法為gm3（x），x指要模擬的序列。 4：GM(1,1)群預測模型，在matlab中的輸入方法為gm4（x，K），x指要模擬的序列，K指從以后序列第一個數據算起的第k個待預測數據。 gm4對序列趨勢比較好的數據預測效果較好，對上下變動的數據，特別是后4個數據趨勢跟前面的數據相反的，預測效果很差。 gm2對上下變動的數據，預測效果比gm4好，但對趨勢較好的數據，預測精度沒有gm4高。 gm3比gm1模擬精度要高。 可以以x=[1 3 5 7 9 11 13 15]進行實驗。x輸入默認行向量。 所有程序在matlab6.0上調試通過。
上傳時間： 2013-11-29
上傳用戶：jackgao
給定n個整數a , a , ,an 1 2 組成的序列。序列中元素i a 的符號定義為： ï î ï í ì - < = > = 1 0 0 0 1 0 sgn( ) i i i i a a a a 符號平衡問題要求給定序列的最長符號平衡段的長度L，即： þ ý ü î í ì = + - = å = £ £ £ max 1| sgn( ) 0 1 j k i i j n k L j i a 。 例如，當n=10，相應序列為：1，1，-1，-2，0，1，3，-1，2，-1 時，L=9。
上傳時間： 2015-10-28
上傳用戶：xaijhqx
DIT-FFT算法子程序 FFT長度為2m，m為正整數。FFT輸出結果放在輸入復數數組中。其中xr存放信號序列實部，xi存放信號序列虛部。如果信號長度小于N，需要給xr和xi后面補足0，計算結果x(k)的實部和虛部仍然分別存放在數組xr和xi中。
上傳時間： 2013-11-25
上傳用戶：宋桃子
DIT-FFT算法子程序 FFT長度為2m，m為正整數。FFT輸出結果放在輸入復數數組中。其中xr存放信號序列實部，xi存放信號序列虛部。如果信號長度小于N，需要給xr和xi后面補足0，計算結果x(k)的實部和虛部仍然分別存放在數組xr和xi中。
上傳時間： 2015-10-29
上傳用戶：zuozuo1215
計數排序是一個非基于比較的線性時間排序算法。它對輸入的數據有附加的限制條件： 1、輸入的線性表的元素屬于有限偏序集S； 2、設輸入的線性表的長度為n，|S|=k（表示集合S中元素的總數目為k），則k=O(n)。 在這兩個條件下，計數排序的復雜性為O(n)。 計數排序算法的基本思想是對于給定的輸入序列中的每一個元素x，確定該序列中值小于x的元素的個數。一旦有了這個信息，就可以將x直接存放到最終的輸出序列的正確位置上。例如，如果輸入序列中只有17個元素的值小于x的值，則x可以直接存放在輸出序列的第18個位置上。 計數排序算法沒有用到元素間的比較，它利用元素的實際值來確定它們在輸出數組中的位置。因此，計數排序算法不是一個基于比較的排序算法，從而它的計算時間下界不再是Ω(nlogn)。另一方面，計數排序算法之所以能取得線性計算時間的上界是因為對元素的取值范圍作了一定限制，即k=O(n)。如果k=n2,n3,..，就得不到線性時間的上界。
上傳時間： 2015-10-30
上傳用戶：chenxichenyue
用java實現的通用解釋器，包括slr，lr(0),lr(1),lr(k),ll等等，還可在在源碼api上開發其他功能
標簽： java
上傳時間： 2013-12-26
上傳用戶：lizhen9880
首先，初始化將要排序的序列，以數組初始化。 第二，定義快速排序函數： 本算法思路為：在待排序的n個記錄中任取一個記錄r(通常取第一個記錄)，以該記錄的關鍵字k為準，將所有剩下的n-1個記錄分割成兩個子序列。第一個子序列中的每個記錄關鍵子均小于或等于k，第二個子序列中的每個記錄關鍵字均大于或等于k，然后將k對應的記錄排在第一個子序列之后及第二個子序列之前。這個過程為一遍排序。之后分別對子序列１和子序列２重復上述過程，直至每個子序列只有一個記錄為止。 最后，定義main函數，引用之前定義函數完成程序。
標簽：
上傳時間： 2014-01-05
上傳用戶：www240697738
design LP,HP,B S digital Butterworth and Chebyshev filter. All array has been specified internally,so user only need to input f1,f2,f3,f4,fs(in hz), alpha1,alpha2(in db) and iband (to specify the type of to design). This program output hk(z)=bk(z)/ak(z),k=1,2,..., ksection and the freq.
標簽： Butterworth internally Chebyshev specified
上傳時間： 2015-11-08
上傳用戶：253189838
本文完成了對唇動身份識別技術幾個基本問題的理論研究,并對整個系統加以實現.作為本文研究的實驗基礎,我們建立了唇動方式身份識別數據庫(HITLUDB), 該庫目前包含30個說話人每人20個漢語詞的音視頻語料.數據庫的擴充與完善工作仍在不斷的進行之中.在嘴唇檢測方面, 我們對自適應色度過濾模型進行改進,提高了算法的魯棒性,完成了對嘴唇的精確定位.結合DCT變換與K-L變換的各自特點, 我們提出了特征提取算法,使用較少維數的特征完成了對嘴唇區域主要信息的刻畫.由于唇動信息同時包含了生理特征與行為特征, 我們使用靜念動念混合建模的方式,完成了對說話人唇動個性特點的精確描述.在HMM訓練時,我們提出了特征的歸一化處理方法,提高了HMM在實際應用中的性能. 最后,我們分別對身份辨認系統與身份確認系統的基本理論進行了敘述,并完成了系統的實踐工作. 關 鍵 詞：身份識別 唇動 特征提取 隱馬爾可夫模型 K-L變換
上傳時間： 2014-01-14
上傳用戶：wsf950131
DES是一種分組密碼。假定明文m是由0和1組成的長度為64位的符號串，密鑰k也是64位的0、1符號串。
上傳時間： 2014-01-24
上傳用戶：change0329
<sup id="wm6iq"></sup>