代码搜索:余弦波
找到约 8,535 项符合「余弦波」的源代码
代码结果 8,535
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PID算法汇集(C语言)
/*main.c*/
/*DA模块两路(OUT1、OUT2)输出三角波经AD10次采样并与之比较经数字滤波、双闭环PID调节后PWM生成以及经逆变后电压控制*/
www.eeworm.com/read/428152/8889632
m f11_10.m
clear;
%装入原图像1
load woman;
I=X;
%小波函数
type = 'db1';
% 2维离散Daubechies小波变换
[CA1, CH1, CV1, CD1] = dwt2(I,type);
C1 = [CH1 CV1 CD1];
%系数矩阵大小
[length1, width1] = size(CA1);
[M1, N1] = siz
www.eeworm.com/read/284781/8898821
m 例程19-1.m
clear;
%装入原图像1
load woman;
I=X;
%小波函数
type = 'db1';
% 2维离散Daubechies小波变换
[CA1, CH1, CV1, CD1] = dwt2(I,type);
C1 = [CH1 CV1 CD1];
%系数矩阵大小
[length1, width1] = size(CA1);
[M1, N1] = siz
www.eeworm.com/read/284781/8899535
m 例程13-6.m
%设置信噪比和随机种子值
snr=4;
init=2055615866;
%产生原始信号sref和被高斯白噪声污染的信号s
[sref,s]=wnoise(1,11,snr,init);
%用sym8小波对信号s进行3层分解并对细节系数
%选用SURE阈值模式和尺度噪声
xd=wden(s,'heursure','s','one',3,'sym8');
%对上述信号进行图示
su
www.eeworm.com/read/284207/8953768
m 例程19-1.m
clear;
%装入原图像1
load woman;
I=X;
%小波函数
type = 'db1';
% 2维离散Daubechies小波变换
[CA1, CH1, CV1, CD1] = dwt2(I,type);
C1 = [CH1 CV1 CD1];
%系数矩阵大小
[length1, width1] = size(CA1);
[M1, N1] = siz
www.eeworm.com/read/284207/8954251
m 例程13-6.m
%设置信噪比和随机种子值
snr=4;
init=2055615866;
%产生原始信号sref和被高斯白噪声污染的信号s
[sref,s]=wnoise(1,11,snr,init);
%用sym8小波对信号s进行3层分解并对细节系数
%选用SURE阈值模式和尺度噪声
xd=wden(s,'heursure','s','one',3,'sym8');
%对上述信号进行图示
su
www.eeworm.com/read/426516/9016849
m myxiaobo.m
subplot(311)
plot(x)
ylabel('原始信号')
[c,l]=wavedec(x,3,'db2');%用DB2小波对信号进行3 层分解
ca3=appcoef(c,l,'db2',3);%提取小波分解的低频系数
cd3=detcoef(c,l,3);%提取第三层的高频系数
cd2=detcoef(c,l,2);
cd1=detcoef(c,l,1);
subp
www.eeworm.com/read/282790/9059995
m 例程19-1.m
clear;
%装入原图像1
load woman;
I=X;
%小波函数
type = 'db1';
% 2维离散Daubechies小波变换
[CA1, CH1, CV1, CD1] = dwt2(I,type);
C1 = [CH1 CV1 CD1];
%系数矩阵大小
[length1, width1] = size(CA1);
[M1, N1] = siz
www.eeworm.com/read/282790/9060321
m 例程13-6.m
%设置信噪比和随机种子值
snr=4;
init=2055615866;
%产生原始信号sref和被高斯白噪声污染的信号s
[sref,s]=wnoise(1,11,snr,init);
%用sym8小波对信号s进行3层分解并对细节系数
%选用SURE阈值模式和尺度噪声
xd=wden(s,'heursure','s','one',3,'sym8');
%对上述信号进行图示
su
www.eeworm.com/read/183445/9158626
m classification_ls_svmlab.m
% 支持向量机用于多类模式分类 - 必须选择最优参数 gam,sig2
% 工具箱:LS_SVMlab
% 使用平台:Matlab6.5
% 作者:陆振波,海军工程大学
% 欢迎同行来信交流与合作,更多文章与程序下载请访问我的个人主页
% 电子邮件:luzhenbo@sina.com
% 个人主页:luzhenbo.88uu.com.cn
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