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通讯/手机编程 采用一种快速收敛变步长LMS（Least mean square ） 自适应最小均方算法matlab源程序
采用一种快速收敛变步长LMS（Least mean square ） 自适应最小均方算法matlab源程序，其中算法所做的工作是用FIR 滤波器的预测系统，对IIR系统进行预测，如果阶数越高越能逼近被预测系统。
数值算法/人工智能 通过奇异值分解实现的最小二乘拟合算法 inear least-squares fit by singular value decomposition
通过奇异值分解实现的最小二乘拟合算法
inear least-squares fit by singular value decomposition
数学计算 多项式曲线拟合 任意介数 Purpose - Least-squares curve fit of arbitrary order working in C++ Builder 2007 as
多项式曲线拟合 任意介数 Purpose - Least-squares curve fit of arbitrary order
working in C++ Builder 2007 as a template class,
using vector<FloatType> parameters.
Added a method to handle some EMathError exceptions.
If do NOT want to use this just call PolyFit2 directly.
usage: Call PolyFit by ...
matlab例程 Least Square - ARMA 算法的MATLAB代码, 是频谱分析(通常是在高级DSP这门课中会用到的)的常用算法
Least Square - ARMA 算法的MATLAB代码, 是频谱分析(通常是在高级DSP这门课中会用到的)的常用算法
数据结构 最小平方近似法 (least-squares approximation) 是用來求出一組離散 (discrete) 數據點的近似函數 (approximating function)
最小平方近似法 (least-squares approximation) 是用來求出一組離散 (discrete) 數據點的近似函數 (approximating function)，作實驗所得的數據亦常使用最小平方近似法來達成曲線密合 (curve fitting)。以下所介紹的最小平方近似法是使用多項式作為近似函數，除了多項式之外，指數、對數方程式亦可作為近似函數。關於最小平 ...
人工智能/神经网络 有监督自组织映射-偏最小二乘算法(A supervised self-organising map–partial least squares algorithm),可以用语多变量数据的回归分析
有监督自组织映射-偏最小二乘算法(A supervised self-organising map–partial least squares algorithm),可以用语多变量数据的回归分析
操作系统开发 LRU(最近最少使用算法) and MRU(最近最常使用算法)所谓的LRU(Least recently used)算法的基本概念是:当内存的剩余的可用空间不够时,缓冲区尽可能的先保留使用者最常使用的
LRU(最近最少使用算法) and MRU(最近最常使用算法)所谓的LRU(Least recently used)算法的基本概念是:当内存的剩余的可用空间不够时,缓冲区尽可能的先保留使用者最常使用的数据,换句话说就是优先清除”较不常使用的数据”,并释放其空间 ...
通讯编程文档 Beamforming thesis describing Study of a various Beamforming Techniques And Implementation of the Co
Beamforming thesis describing Study of a various Beamforming Techniques And Implementation of the Constrained Least Mean Squares (LMS) algorithm for Beamforming
matlab例程 System identification with adaptive filter using full and partial-update Generalised-Sideband-Decomp
System identification with adaptive filter using full and partial-update Generalised-Sideband-Decomposition Least-Mean-Squares
其他 Please carefully read the many features of your package and then write the specific function (at lea
Please carefully read the many features of your package and then write the specific function (at least 20 words). As far as possible not to let the station master of the time spent in the