其中包括经典功率谱估计和现代功率谱估计方法自相关法,周期图法,batlet法,Welch法,Yule-walk法和Burg法并附有matlab程序
2023/12/12 2:23:24 338KB 功率谱估计方法 matlab仿真实现
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本资源我自己编写的matlab程序,用于实现AR模型的参数估计,对于学习信号处理的朋友将有不少的帮助
2023/12/5 15:17:51 114KB matlab burg
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C语言算法速查手册目录第1章 绪论 11.1 程序设计语言概述 11.1.1 机器语言 11.1.2 汇编语言 21.1.3 高级语言 21.1.4 C语言 31.2 C语言的优点和缺点 41.2.1 C语言的优点 41.2.2 C语言的缺点 61.3 算法概述 71.3.1 算法的基本特征 71.3.2 算法的复杂度 81.3.3 算法的准确性 101.3.4 算法的稳定性 14第2章 复数运算 182.1 复数的四则运算 182.1.1 [算法1] 复数乘法 182.1.2 [算法2] 复数除法 202.1.3 【实例5】复数的四则运算 222.2 复数的常用函数运算 232.2.1 [算法3] 复数的乘幂 232.2.2 [算法4] 复数的n次方根 252.2.3 [算法5] 复数指数 272.2.4 [算法6] 复数对数 292.2.5 [算法7] 复数正弦 302.2.6 [算法8] 复数余弦 322.2.7 【实例6】复数的函数运算 34第3章 多项式计算 373.1 多项式的表示方法 373.1.1 系数表示法 373.1.2 点表示法 383.1.3 [算法9] 系数表示转化为点表示 383.1.4 [算法10] 点表示转化为系数表示 423.1.5 【实例7】 系数表示法与点表示法的转化 463.2 多项式运算 473.2.1 [算法11] 复系数多项式相乘 473.2.2 [算法12] 实系数多项式相乘 503.2.3 [算法13] 复系数多项式相除 523.2.4 [算法14] 实系数多项式相除 543.2.5 【实例8】 复系数多项式的乘除法 563.2.6 【实例9】 实系数多项式的乘除法 573.3 多项式的求值 593.3.1 [算法15] 一元多项式求值 593.3.2 [算法16] 一元多项式多组求值 603.3.3 [算法17] 二元多项式求值 633.3.4 【实例10】 一元多项式求值 653.3.5 【实例11】 二元多项式求值 66第4章 矩阵计算 684.1 矩阵相乘 684.1.1 [算法18] 实矩阵相乘 684.1.2 [算法19] 复矩阵相乘 704.1.3 【实例12】实矩阵与复矩阵的乘法 724.2 矩阵的秩与行列式值 734.2.1 [算法20] 求矩阵的秩 734.2.2 [算法21] 求一般矩阵的行列式值 764.2.3 [算法22] 求对称正定矩阵的行列式值 804.2.4 【实例13】求矩阵的秩和行列式值 824.3 矩阵求逆 844.3.1 [算法23] 求一般复矩阵的逆 844.3.2 [算法24] 求对称正定矩阵的逆 904.3.3 [算法25] 求托伯利兹矩阵逆的Trench方法 924.3.4 【实例14】验证矩阵求逆算法 974.3.5 【实例15】验证T矩阵求逆算法 994.4 矩阵分解与相似变换 1024.4.1 [算法26] 实对称矩阵的LDL分解 1024.4.2 [算法27] 对称正定实矩阵的Cholesky分解 1044.4.3 [算法28] 一般实矩阵的全选主元LU分解 1074.4.4 [算法29] 一般实矩阵的QR分解 1124.4.5 [算法30] 对称实矩阵相似变换为对称三对角阵 1164.4.6 [算法31] 一般实矩阵相似变换为上Hessen-Burg矩阵 1214.4.7 【实例16】对一般实矩阵进行QR分解 1264.4.8 【实例17】对称矩阵的相似变换 1274.4.9 【实例18】一般实矩阵相似变换 1294.5 矩阵特征值的计算 1304.5.1 [算法32] 求上Hessen-Burg矩阵全部特征值的QR方法 1304.5.2 [算法33] 求对称三对角阵的全部特征值 1374.5.3 [算法34] 求对称矩阵特征值的雅可比法 1434.5.4 [算法35] 求对称矩阵特征值的雅可比过关法 1474.5.5 【实例19】求上Hessen-Burg矩阵特征值 1514.5.6 【实例20】分别用两种雅克比法求对称矩阵特征值 152第5章 线性代数方程组的求解 1545.1 高斯消去法 1545.1.1 [算法36] 求解复系数方程组的全选主元高斯消去法 1555.1.2 [算法37] 求解实系数方程组的全选主元高斯消去法 1605.1.3 [算法38] 求解复系数方程组的全选主元高斯-约当消去法 1635.1.4 [算法39] 求解实系数方程组的全选主元高斯-约当消去法 1685.1.5 [算法40] 求解大型
2023/10/26 14:13:36 218KB 算法速查
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该项目是通过引导的。
您将在下面找到一些有关如何执行常见任务的信息。
您可以在找到本指南的最新版本。
目录更新到新版本CreateReactApp分为两个包:create-react-app是用于创建新项目的全局命令行实用程序。
react-scripts是所生成项目(包括此项目)中的开发依赖项。
您几乎不需要更新create-react-app本身:它将所有设置委托给react-scripts。
当您运行create-react-app,它将始终使用最新版本的react-scripts创建项目,因此您将自动获得新创建的应用程序中的所有新功能和改进。
要将现有项目更新为新版本的react-scripts,请,找到您当前使用的版本(如果不确定,请检查此文件夹中的package.json),然后为较新版本应用迁移说明版本。
在大多数情况下,package.js
2023/9/21 14:51:55 247KB JavaScript
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分别用Yule-Walker法、Burg法、协方差法进行AR模型的功率谱估计,并进行比较。
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双曲守恒律的ENO格式和WENO格式的MATLAB代码,求解的是Burgers方程的初值问题,分别使用有限体积法4阶ENO格式,有限体积法3阶和5阶WENO方法求解。
时间方向用三阶TVDRunge-Kutta方法。
研究格式在解光滑情况下和有间断的情况下的数值精度并作图。
说明文档参考博客https://blog.csdn.net/lusongno1/article/details/79070049。
2023/8/13 4:31:25 22KB 双曲守恒律 ENO WENO Burgers
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功率谱估量的Burg算法的MATLAB实现,自己编程实现的,现代信号处置陈教师的作业
2023/5/10 20:48:01 1KB Burg算法
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快速入门机器人学需掌握的工具书。
活动规划。
WEFIRSTandforemostwanttothankourstudents,whowereincrediblysupportiveofuswhenwritingthisbook.WewouldliketothankthemembersoftheBiorobotics/SensorBasedPlanningLabatCarnegieMellon,especiallyJiYeongLee;theLaboratoryforIntelligentMechanicalSystemsatNorthwestern;theroboticsgroupintheBeckmanInstituteattheUniversityofIllinois,UrbanaChampaign;thePhysicalandBiologicalComputingGroupatRice,especiallyAndrewLaddandErionPlaku;theLabforAutonomousIntelligentSystemsattheUniversityofFreiburg,especiallyDirkHähnelandCyrillStachniss;andtheStanfordandCarnegieMellonLearningLabs,fortheircontributionsandeffortsforthisbook.
2023/3/15 22:22:05 31.51MB Robot Motion Algorithms
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Published2017bySmashingMediaAG,Freiburg,Germany.Allrightsreserved.ISBN:978-3-945749-58-6Coverdesign:EspenBrunborgCopyediting:OwenGregoryInteriorlayout:MarkusSeyfferthEbookproduction:CosimaMielkeTypefaces:ElenabyNicoleDotin,MijabyMiguelHernández,andMaisonNeuebyTimoGässner.DesignSystemswaswrittenbyAllaKholmatovaandreviewedbyKarenMcGraneandJeremyKeith.Pleasesenderrorsto:errata@smashingmagazine.com
2016/8/10 14:40:36 7.74MB Design Princ Design Syste
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Homework-9-burger基础信息饮食汉堡设置创建者:BrandonMyhanUCLA训练营T-Th-S
2015/8/27 22:16:20 2.36MB JavaScript
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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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡