代码搜索：余弦波

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代码结果 8,535
热门代码： main.c GPIO I2C SPI UART timer interrupt ADC PWM LED
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m main_duffing2.m

% Duffing2 吸引子三维相空间图，这里用四阶 Runge-Kutta 法得到微方程的离散序列 % 使用平台 - Matlab7.0 % 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@yahoo.com.cn % 个人主页：http://luzhenbo.88uu.com.cn clc cl
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m main_rossler.m

% Rossler 吸引子三维相空间图，这里用四阶 Runge-Kutta 法得到微方程的离散序列 % 使用平台 - Matlab7.0 % 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@yahoo.com.cn % 个人主页：http://luzhenbo.88uu.com.cn clc cle
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m main_lorenz.m

% Lorenz 吸引子三维相空间图，这里用四阶 Runge-Kutta 法得到微方程的离散序列 % 使用平台 - Matlab7.0 % 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@yahoo.com.cn % 个人主页：http://luzhenbo.88uu.com.cn clc clea
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m rossler_reconstruction.m

% Rossler 吸引子三维相空间图，这里用四阶 Runge-Kutta 法得到微方程的离散序列 % 使用平台 - Matlab7.0 % 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@yahoo.com.cn % 个人主页：http://luzhenbo.88uu.com.cn clc cle
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m duffing_reconstruction.m

% Duffing2 吸引子三维相空间图，这里用四阶 Runge-Kutta 法得到微方程的离散序列 % 使用平台 - Matlab7.0 % 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@yahoo.com.cn % 个人主页：http://luzhenbo.88uu.com.cn clc cl
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m wavelet2.m

load sumsin; s=sumsin; swc=swt(s,3,'db1');%用db1小波对信号做静态小波分解，得到的系数存到swc中 [swa,swd]=swt(s,3,'db1'); a0=iswt(swc,'db1');%用swc中的系数重建信号，存入a0中 a1=iswt(swa,swd,'db1'); err0=norm(s-a0,'fro') err1=norm(
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m program_13_02.m

% 当前延拓模式是补零 % 产生高斯白噪声 init = 2055415866; randn('seed',init); x = randn(1,1000); % 使用db3小波对x进行2层分解 [c,l] = wavedec(x,2,'db3'); % 在第1层和第2层估计系数的标准差 % 既然x是方差为1的高斯白噪声，那么估计值应接近1 sd1=wnoisest(c,l,1:
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m program_10_05.m

% 对于一维信号 s = 2^10; w = 'db1'; % 计算小波分解的最大尺度，规则时最大尺度至少一个系数正确 l1 = wmaxlev(s,w) % 改变小波 w = 'db7'; % 计算最大分解尺度 l2= wmaxlev(s,w) % 对于二维信号 s = [2^9 2^7]; w = 'db1'; % 计算最大分解尺度 l3 = wmaxlev(s,
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m program_09_14.m

% 对于一维信号 s = 2^10; w = 'db1'; % 计算小波分解的最大尺度，规则时最大尺度至少一个系数正确 l1 = wmaxlev(s,w) % 改变小波 w = 'db7'; % 计算最大分解尺度 l2= wmaxlev(s,w) % 对于二维信号 s = [2^9 2^7]; w = 'db1'; % 计算最大分解尺度 l3 = wmaxlev(s,
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m program_13_02.m

% 当前延拓模式是补零 % 产生高斯白噪声 init = 2055415866; randn('seed',init); x = randn(1,1000); % 使用db3小波对x进行2层分解 [c,l] = wavedec(x,2,'db3'); % 在第1层和第2层估计系数的标准差 % 既然x是方差为1的高斯白噪声，那么估计值应接近1 sd1=wnoisest(c,l,1:
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