当期望得到某个信号输出而滤波器的系数起初无法确定时,自适应滤波技术必须考虑并加以应用.有时这是由于传输条件改变或线路切换.自适应滤波器是包含可调抽头系数的滤波器,其系数可根据希望的功能准则通过自适应算法不断更新.TI的两种数字信号处理器TMS320c25和TMS320c30,针对自适应信号处理特点综合优化了功耗,速度,灵活性和处理器架构.本书讨论了将这两宽数字信号处理器应用于实现自适应滤波算法的课题.

第1周面向小白的统计学：描述性统计（均值，中位数，众数，方差，标准差，与常见的统计图表）第2周赌博设计：概率的基本概念，古典概型第3周每人脑袋里有个贝叶斯：条件概率与贝叶斯公式，独立性第4周啊！微积分：随机变量及其分布（二项分布，均匀分布，正态分布）第5周万事皆由分布掌握：多维随机变量及其分布第6周砖家的统计学：随机变量的期望，方差与协方差第7周上帝之手，统计学的哲学基础：大数定律、中心极限定理与抽样分布第8周点数成金，从抽样推测规律之一：点估计与区间估计第9周点数成金，从抽样推测规律之二：参数估计第10周对或错？告别拍脑袋决策：基于正态总体的假设检验第11周扔掉正态分布：秩和检验第12周预测将来的技术：回归分析第13课抓住表象背后那只手：方差分析第14周沿着时间轴前进，预测电子商务业绩：时间序列分析简介

实验设计与分析(第3版)作者：(美)D.C.蒙哥马利著//汪仁官出版社：中国统计出版社出版日期：1998年6月这是一本论述实验设计与分析的入门教科书。
它是在这20年来我在乔治亚理工学院、华盛顿大学和亚利桑拿州立大学任教实验设计大学本科生水准课程的基础上写成的，它也反映了通过本人的专业实践认为有用近产验设计方法。
本书的主要内容包括引言、简单比较实验、单因素实验：方差分析、关于单因素实验的进一步论述、随机化区组，拉丁方，与有关的设计、不完全区组设计、析因设计导引、平方和与期望均方的计算法则、2析因设计、2析因...一、引言二、简单比较实验三、单因素实验：方差分析四、关于单因素实验的进一步论述五、随机化区组，拉丁方，与有关的设计六、不完全区组设计七、析因设计导引八、平方和与期望均方的计算法则九、2析因设计十、2析因实验的混区设计十一、二水平分式析因设计十二、有关析因设计和分式析因设计的一些其他专题十三、套设计或分级设计十四、带随机化约束的多因素实验十五、...

我们在本章提供的信息，对自动化测试领域的新人和经验丰富的老手都是有用的。
本篇中描述最常见的自动化测试类型，还描述了可以增强您的自动化测试套件可维护性和扩展性的“设计模式”。
还没有使用这些技术的、有经验的自动化测试工程师会对这些技术更加感兴味。
您应该测试应用程序中的哪些部分？这取决于您的项目的各种影响因素：用户的期望，时间期限，项目经理设置的优先事项等等。
但是，一旦项目边界定义完成，作为测试工程师，你必须做出要测试什么的决定。
为了对Web应用的测试类型进行分类，我们在这里创建了一些术语。
这些术语并不意味着标准，但是这些概念对web应用测试来说非常典型。
静态内容测试是最简单的测试，用于验证静态的、

利用boxmuller算法生成符合正态分布的随机数。
输入方差、期望、数目后运转即可。

支持向量机是数据挖掘中的一个新方法。
支持向量机能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。
目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。
希望《数据挖掘中的新方法——支持向量机》能促进它在我国的普及与提高。
《数据挖掘中的新方法——支持向量机》对象既包括关心理论的研究工作者，也包括关心应用的实际工作者。
对于有关领域的具有高等数学知识的实际工作者，略去书中的某些理论部分，仍能对支持向量机的本质有一个概括的理解，从而用它解决自己的问题。
《数据挖掘中的新方法——支持向量机》适合高等院校高年级学生、研究生、教师和相关科研人员及相关领域的实际工作者使用。
序言符号表第1章最优化问题及其基本理论1·1最优化问题1·2最优性条件1·3对偶理论1·4注记参考文献第2章求解分类问题和回归问题的直观途径2·1分类问题的提出2·2线性分类学习机2·3支持向量分类机2·4线性回归学习机2·5支持向量回归机2·6注记参考文献第3章核3·1描述相似性的工具——内积3·2多项式空间和多项式核3·3Mercer核3·4正定核3·5核的构造3·6注记参考文献第4章推广能力的理论估计4·1损失函数和期望风险4·2求解分类问题的一种途径和一个算法模型4·3VC维4·4学习算法在概率意义下的近似正确性4·5一致性概念和关键定理4·6结构风险最小化4·7基于间隔的推广估计4·8注记参考文献第5章分类问题5·1最大间隔原则5·2线性可分支持向量分类机5·3线性支持向量分类机5·4支持向量分类机5·5ν-支持向量分类机(ν-SVC)5·6ν-支持向量分类机(ν-SVC)和C-支持向量分类机(C-SVC)的关系5·7多类分类问题5·8一个例子5·9注记参考文献第6章回归估计6·1回归问题6·2ε-支持向量回归机6·3ν-支持向量回归机6·4ε-支持向量回归机(ε-SVR)与ν-支持向量回归机(ν-SVR)的关系6·5其他方式的支持向量回归机6·6其他方式的损失函数6·7一些例子6·8注记参考文献第7章算法7·1无约束问题解法7·2内点算法7·3求解大型问题的算法7·4注记参考文献第8章应用8·1模型选择问题8·2分类问题的线性分划中的特征选择8·3模型选择8·4静态图像中球的识别8·5自由曲面的重建问题8·6应用简介8·7核技巧的应用8·8注记参考文献附录A基础知识A·1基本定义A·2梯度和Hesse矩阵A·3方向导数A·4Taylor展开式A·5分离定理附录BHilbert空间B·1向量空间B·2内积空间B·3Hilbert空间B·4算子、特征值和特征向量附录C概率C·1概率空间C·2随机变量及其分布C·3随机变量的数字特征C·4大数定律附录D鸢尾属植物数据集英汉术语对照表

最小均方算法（LeastMeanSquare,LMS）是一种简单、应用为广泛的自适应滤波算法，是在维纳滤波理论上运用速下降法后的优化延伸，早是由Widrow和Hoff提出来的。
该算法不需要已知输入信号和期望信号的统计特征，“当前时辰”的权系数是通过“上一时辰”权系数再加上一个负均方误差梯度的比例项求得。
这种算法也被称为Widrow-HoffLMS算法，在自适应滤波器中得到广泛应用，其具有原理简单、参数少、收敛速度较快而且易于实现等优点。

是用vs2005结合dreamweaver一同做的asp文件上传。
功能简单。
可以支持文件上传由于本人为了节约你的资源分，所以说我的资源设计为1分，对于评价来说我期望大家给与客观的评价。
如果有不好的地方可以告诉我。
谢谢！我的QQ是：5322199402011年4月18号

该文件用于提取混合物中的成分信息。
您需求的是光谱图像的数据集。
您可以获得的结果包括混合物成分的空间分布和成分的纯光谱。
化学计量学中类似的算法更强大，称为多元曲线分辨率（MCR）。
外部约束也用于强制算法输出期望的结果。
随意进行任何更改。

近年来，联邦学习作为处理数据孤岛问题的技术被广泛关注，已经开始被应用于金融、医疗健康以及智慧城市等领域。
从3个层面系统阐述联邦学习算法。
首先通过联邦学习的定义、架构、分类以及与传统分布式学习的对比来阐述联邦学习的概念；
然后基于机器学习和深度学习对目前各类联邦学习算法进行分类比较和深入分析；
最后分别从通信成本、客户端选择、聚合方式优化的角度对联邦学习优化算法进行分类，总结了联邦学习的研究现状，并提出了联邦学习面临的通信、系统异构、数据异构三大难题和处理方案，以及对未来的期望。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。