代码搜索:功率谱

找到约 2,083 项符合「功率谱」的源代码

代码结果 2,083
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m pre_by_lya.m

%计算基于最大李雅谱诺夫方法的预测值 function [x_1,x_2]=pre_by_lya(m,lmd,whlsj,whlsl,idx,min_d) % x_1 - 第一预测值, x_2 - 第二预测值, % m -嵌入维数,lmd - 最大李雅谱诺夫值,whlsj - 数据数组,whlsl - 数据个数, idx - 中心点的最近距离点位置, min_d - 中心点与最近距离点的距离
www.eeworm.com/read/161509/10400155

m prebylya_new.m

%计算基于最大李雅谱诺夫方法的预测值 function [x_1,x_2]=prebylya_new(data,m,tau,lambda_1,P,idx) % x_1 - 第一预测值, x_2 - 第二预测值, % m -嵌入维数,lmd - 最大李雅谱诺夫值,whlsj - 数据数组,whlsl - 数据个数, idx - 中心点的最近距离点位置, min_d - 中心点与最近距离点的距
www.eeworm.com/read/159709/10621163

txt readme.txt

功能: 对输入的一有理Z变换表达式(输入分子和分母系数序列),分别画出: (1)零极点图 (2)z在单位圆上时z变换所对应的DTFT的幅度谱和相位谱 (3)逆z变换所得序列,在各种不同的收敛域下 1. Structure of the program: 程序入口与界面控制在 Homework3.m 与 Homework3.fig中,其中也包含了计算与画图的代码 ...
www.eeworm.com/read/338327/7109278

m pre_by_lya.m

%计算基于最大李雅谱诺夫方法的预测值 function [x_1,x_2]=pre_by_lya(m,lmd,whlsj,whlsl,idx,min_d) % x_1 - 第一预测值, x_2 - 第二预测值, % m -嵌入维数,lmd - 最大李雅谱诺夫值,whlsj - 数据数组,whlsl - 数据个数, idx - 中心点的最近距离点位置, min_d - 中心点与最近距离点的距离
www.eeworm.com/read/307450/13722145

m prebylya_new.m

%计算基于最大李雅谱诺夫方法的预测值 function [x_1,x_2]=prebylya_new(data,m,tau,lambda_1,P,idx) % x_1 - 第一预测值, x_2 - 第二预测值, % m -嵌入维数,lmd - 最大李雅谱诺夫值,whlsj - 数据数组,whlsl - 数据个数, idx - 中心点的最近距离点位置, min_d - 中心点与最近距离点的距
www.eeworm.com/read/486829/6530468

m prebylya_new.m

%计算基于最大李雅谱诺夫方法的预测值 function [x_1,x_2]=prebylya_new(data,m,tau,lambda_1,P,idx) % x_1 - 第一预测值, x_2 - 第二预测值, % m -嵌入维数,lmd - 最大李雅谱诺夫值,whlsj - 数据数组,whlsl - 数据个数, idx - 中心点的最近距离点位置, min_d - 中心点与最近距离点的距
www.eeworm.com/read/263843/11338995

m emdexample.m

% EMD程序中文详解及应用例子 % % % 看到版上总是有人问EMD程序应用方面的问题,于是把 G.Rilling 写的 EMD.m注释汉化了,同时根据个人理解添加了部分注释,最后附上一个EMD分解+HHT谱+边际谱的例子。例子程序中所用到的函数是G.Rilling提供的,可以到如下地址下载: % http://perso.ens-lyon.fr/patrick.flandrin/e ...
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m pre_by_lya.m

%计算基于最大李雅谱诺夫方法的预测值 function [x_1,x_2]=pre_by_lya(m,lmd,whlsj,whlsl,idx,min_d) % x_1 - 第一预测值, x_2 - 第二预测值, % m -嵌入维数,lmd - 最大李雅谱诺夫值,whlsj - 数据数组,whlsl - 数据个数, idx - 中心点的最近距离点位置, min_d - 中心点与最近距离点的距离
www.eeworm.com/read/129868/14220558

m pre_by_lya.m

%计算基于最大李雅谱诺夫方法的预测值 function [x_1,x_2]=pre_by_lya(m,lmd,whlsj,whlsl,idx,min_d) % x_1 - 第一预测值, x_2 - 第二预测值, % m -嵌入维数,lmd - 最大李雅谱诺夫值,whlsj - 数据数组,whlsl - 数据个数, idx - 中心点的最近距离点位置, min_d - 中心点与最近距离点的距离
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m pfc_nl.m

function [U,S,NetLoss,num_Iter]=PFC_NL(Y_B,PQ,PV,UA) % 该程序基于牛顿-拉夫逊算法,用于计算已知导纳矩阵、PQ节点、PV节点、平衡节点(UA)的电力网络潮流 % U - 各节点母线电压 S - 各节点注入功率 S_net - 电力网络总损耗 % PQ_P - 实算PQ节点注入有功功率 PQ_Q - 实算PQ节点注入无功功