verilog除頻器可用於編碼段運用可以穩定電路設計
標簽: verilog
上傳時間: 2013-12-26
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Welch法:Welch法對Bartlett法進行了兩方面的修正:一是選擇適當的窗函數w(n),并在周期圖計算前直接加進去,加窗的優點是無論什么樣的窗函數均可使譜估計非負。二是在分段時,可使各段之間有重疊,這樣會使方差減小。
上傳時間: 2016-03-03
上傳用戶:xcy122677
求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1
標簽: gt myfunction function numel
上傳時間: 2014-01-15
上傳用戶:hongmo
求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1
標簽: gt myfunction function numel
上傳時間: 2013-12-26
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求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1
標簽: gt myfunction function numel
上傳時間: 2016-06-28
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求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1
標簽: gt myfunction function numel
上傳時間: 2014-09-03
上傳用戶:jjj0202
設有由n個不相同的整數組成的數列,記為: a(1)、a(2)、……、a(n)且a(i)<>a(j) (i<>j) 例如3,18,7,14,10,12,23,41,16,24。 若存在i1<i2<i3< … < ie 且有a(i1)<a(i2)< … <a(ie)則稱為長度為e的不下降序列。如上例中3,18,23,24就是一個長度為4的不下降序列,同時也有3,7,10,12,16,24長度為6的不下降序列。程序要求,當原數列給出之后,求出最長的不下降序列。
上傳時間: 2013-12-14
上傳用戶:tonyshao
Hopfield 網——擅長于聯想記憶與解迷路 實現H網聯想記憶的關鍵,是使被記憶的模式樣本對應網絡能量函數的極小值。 設有M個N維記憶模式,通過對網絡N個神經元之間連接權 wij 和N個輸出閾值θj的設計,使得: 這M個記憶模式所對應的網絡狀態正好是網絡能量函數的M個極小值。 比較困難,目前還沒有一個適應任意形式的記憶模式的有效、通用的設計方法。 H網的算法 1)學習模式——決定權重 想要記憶的模式,用-1和1的2值表示 模式:-1,-1,1,-1,1,1,... 一般表示: 則任意兩個神經元j、i間的權重: wij=∑ap(i)ap(j),p=1…p; P:模式的總數 ap(s):第p個模式的第s個要素(-1或1) wij:第j個神經元與第i個神經元間的權重 i = j時,wij=0,即各神經元的輸出不直接返回自身。 2)想起模式: 神經元輸出值的初始化 想起時,一般是未知的輸入。設xi(0)為未知模式的第i個要素(-1或1) 將xi(0)作為相對應的神經元的初始值,其中,0意味t=0。 反復部分:對各神經元,計算: xi (t+1) = f (∑wijxj(t)-θi), j=1…n, j≠i n—神經元總數 f()--Sgn() θi—神經元i發火閾值 反復進行,直到各個神經元的輸出不再變化。
上傳時間: 2015-03-16
上傳用戶:JasonC
設有一個背包可以放入的物品重量最重為s,現有n件物品,它們的重量分別為w[0]、 w[1]、w[2]、…、w[n-1]。問能否從這n件物品中選擇若干件放入此背包中,使得放入的重量之和正好為s。如果存在一種符合上述要求的選擇,則稱此背包問題有解(或稱其解為真);否則稱此背包問題無解(或稱其解為假)。試用遞歸方法設計求解背包問題的算法。
標簽:
上傳時間: 2016-03-15
上傳用戶:bcjtao
The Window Design Method The basic idea behind the design of linear-phase FIR filters using the window method is to choose a proper ideal frequency-selective filter [which always has a noncausal, infinite duration impulse response] and then truncate its impulse response hd[n] to obtain a linear-phase and causal FIR filter h[n]. To truncate the impulse response of the ideal filter a time window w[n] is used. Available windows in Matlab are rectangular [or boxcar in Matlab], bartlett, hamming, hanning
標簽: linear-phase The the filters
上傳時間: 2017-03-20
上傳用戶:PresidentHuang