[matlab例程] monte-carlo-simulation

说明：实现门特卡罗算法 解题过程可以归结为三个主要步骤：构造或描述概率过程；实现从已知概率分布抽样；建立各种估计量。 -about monte carlo simulation
<fxx> 在 2025-04-06 上传 | 大小：15kb | 下载：0

[matlab例程] Mallats-Alternate-Projection-

说明：代码详细实现了信号和图像的模极大值重构的 S.mallat 交替投影算法，该方法具有收敛速度快、精度高的特点。-The code depicts the modulus maxima recovery of signal and image based on the S.Mallat s alternate projection algorithm. The algorithm has fast convergence and high
<周清保> 在 2025-04-06 上传 | 大小：13kb | 下载：0

[matlab例程] jade

说明：BSS语音盲源分离JADE算法MATLAB程序-bss
<lizhiju> 在 2025-04-06 上传 | 大小：223kb | 下载：0

[matlab例程] Frame-Algorithm

说明：代码实现了平移不变小波框架的快速分解重构算法。-A fast decomposition and reconstruction algorithm based on the translation invariant is included in the pakage.
<周清保> 在 2025-04-06 上传 | 大小：17kb | 下载：0

[数据结构常用算法] PtsCompress

说明：基于八叉树的三维激光扫描点云数据压缩，根据曲率进行分块压缩。-Point cloud compress based on october
<谢瑞> 在 2025-04-06 上传 | 大小：3.88mb | 下载：0

[matlab例程] psat

说明：des programmes matlab
<sali> 在 2025-04-06 上传 | 大小：1.51mb | 下载：0

[matlab例程] Sparse-decomposition

说明：实现信号的稀疏分解，基本的分解，优化为互相关，再优化为fft-Realization of signal sparse decomposition, basic decomposition, optimization of cross-correlation, optimization for FFT
<chenhao> 在 2025-04-06 上传 | 大小：293kb | 下载：0

[人工智能/神经网络/遗传算法] 1

说明：请编写算法，求一元多项式Pn(x) = 的值Pn(x0)。本题的输入为ai(i = 0,1,…,n)，x0和n，输出为Pn(x0) -Please write the algorithm, find a polynomial Pn (x) = the value of (Pn) (x0). The input of this title for the ai (i = 0,1, ..., n), x0, and n, the outpu
<发的说法> 在 2025-04-06 上传 | 大小：53kb | 下载：0

[数据结构常用算法] 2

说明：将顺序表逆置， 要求用最少的附加空间-The inverse of the order of the table set, the requirements with a minimum of additional space
<发的说法> 在 2025-04-06 上传 | 大小：64kb | 下载：0

[matlab例程] pvsystem_grid220

说明：光伏逆变器的仿真模型 包括升压电路和单相全桥逆变电路-PV inverter simulation model of the boost circuit and the single-phase full-bridge inverter circuit
<李聪聪> 在 2025-04-06 上传 | 大小：22kb | 下载：0

[数据结构常用算法] 3

说明：在有序顺序表中插入x， 插入后仍为有序的-X, inserted in an orderly sequence in the table remains orderly inserted
<发的说法> 在 2025-04-06 上传 | 大小：69kb | 下载：0

[matlab例程] T-HOMEWORK

说明：用Parzen窗法或者kn近邻法估计概率密度函数，得出贝叶斯分类器，对测试样本进行测试，比较与参数估计基础上得到的分类器和分类性能的差别.2． 同时采用身高和体重数据作为特征，用Fisher线性判别方法求分类器，将该分类器应用到训练和测试样本，考察训练和测试错误情况。将训练样本和求得的决策边界画到图上，同时把以往用Bayes方法求得的分类器也画到图上，比较结果的异同。3．选择上述或以前实验的任意一种方法，用留一法在训练集上估计错误率，与
<QUAN RONG> 在 2025-04-06 上传 | 大小：198kb | 下载：0