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说明： 模式识别、窗函数法高斯分布、近邻法高斯分布、Fisher线性变换(Pattern Recognition, Gaussian window function, nearest neighbor Gaussian distribution, Fisher linear transformation)
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ukf
matlab code to simulate Unscented kalman filter
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CTPhf
ctp海风实例
有修改
非常好的交易实例(ctp cthostftdctraderapi)
- 2013-12-24 19:59:50下载
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BatLSBReplace
大批量处理图像LSB隐写算法的matlab算法(Large batch image LSB steganography algorithm matlab algorithm)
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03-MATLAB
MATLAB 绘图教程对大家会有用的 (MATLAB graphics tutorial would be useful to everyone)
- 2010-05-14 00:41:58下载
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computerwork_1
1） 借助MATLAB画出误差性能曲面和误差性能曲面的等值曲线；
2） 写出最陡下降法， LMS算法的计算公式（ ）；
3） 用MATLAB产生方差为0.05,均值为0白噪音S(n)，并画出其中一次实现的波形图；
4） 根据2）中的公式，并利用3）中产生的S(n)，在1）中的误差性能曲面的等值曲线上叠加画出采用最陡下降法， LMS法时H(n)的在叠代过程中的轨迹曲线。
5）用MATLAB计算并画出LMS法时 随时间n的变化曲线（对 应S(n)的某一次的一次实现）和e(n)波形；某一次实现的结果并不能从统计的角度反映实验的结果的正确性，为得到具有统计特性的实验结果，可用足够多次的实验结果的平均值作为实验的结果。用MATLAB计算并画出LMS法时J(n)的100次实验结果的平均值随时间n的变化曲线。
6）用MATLAB计算并在1）中的误差性能曲面的等值曲线上叠加画出LMS法时100次实验中的H(n)的平均值的轨迹曲线；
7）对以上实验结果给出一些你认为有价值的讨论。
（在实验中n=1,,…..N,N的取值根据实验情况确定，一般选取足够大以使算法达到基本收敛，本题作业以电子文档PDF格式提供）
(1) With MATLAB to draw the contours of the error performance surface and error performance surface
2) Write down the steepest descent method, the LMS algorithm formula ()
3) using MATLAB variance 0.05, mean 0 white noise S (n), and draw one to achieve the waveform diagram
4) According to the formula 2), and using 3) S (n) produced in 1), the error performance of the contours of the surfaces superimposed on draw using the steepest descent method, the LMS method is H (n) in the iterative process in the trajectory curve.
5) curve to calculate and draw the LMS method using MATLAB with time n (time corresponding to the S (n) of a first implementation) and e (n) waveform reflect a certain time to achieve results not from a statistical point of experiment the correctness of the results obtained with the experimental results of the statistical properties of the available sufficient times the average of the experimental results as a result of the experiment. Calculate and draw the LMS m)
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说明： this is new approach for fuel cell control.it is really helpfull.
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