代码搜索：动力学模型
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代码结果 5,890
www.eeworm.com/read/303697/13810122
m psvm.m
function varargout=psvm(model,options)
% 画出二元SVM分类器的决策边界以及决策分类面
%
% 说明:
% 这个函数画出在SVM中数据集在二维特征空间中的决策函数f(x)，
% 画出f(x)=0，以及f(x)=+1 和 f(x)=-1
% 输入:
% model [struct] 二元SVM分类器模型:
% .Alpha [1 x
www.eeworm.com/read/363748/6288771
m multipath.m
function output = multipath(input,Doppler_freq,factor,frame_Num, frame_idx)
% 函数功能：使用Jakes模型，对输入的信号加上多径效应和多普勒频移. 注意:未加高斯白噪声
% 输入：1) input，输入信号样点序列，行向量，样点间隔20ns(系统基带采样速率假定为50MHz)
% 2) Dopp
www.eeworm.com/read/489788/6470133
m gaijin3.m
%灰色斜率关联度的改进模型 判断非边缘点为基准
clc;clear;
I=imread('lena.jpg');
[m,n]=size(I); %补行补列
append1=I(1,:);append2=I(m,:);
I1=[append1;I];I1=[I1;append2];
m=m+2;
append1=I1(
www.eeworm.com/read/489172/6474503
m wavedetect.m
%文件名:wavedetect.m
%程序员:郭迟
%编写时间:2003.10.7
%函数功能:本函数将完成W-svd模型下数字水印的检测
%输入格式举例:[corr_coef,corr_DCTcoef]=wavedetect('c:\test.png','c:\lenna.jpg',1983,'db6',2,0.1,0.99)
%参数说明:
%input为输入原始图像
%seed为
www.eeworm.com/read/408889/11366163
m multipath.m
function output = multipath(input,Doppler_freq,factor,frame_Num, frame_idx)
% 函数功能：使用Jakes模型，对输入的信号加上多径效应和多普勒频移. 注意:未加高斯白噪声
% 输入：1) input，输入信号样点序列，行向量，样点间隔20ns(系统基带采样速率假定为50MHz)
% 2) Dopp
www.eeworm.com/read/403968/11493232
txt 说明.txt
分词、特征选择、SVM和ME模型的参数设置都存储在文件properties.txt中
=================分割线===概况==================================
segment包，全切分，粗切分(利用概率词图求NShorts)，貌似实体识别和分词都流行用B、I、E、S等标记词的开始、中间、结尾等，分类问题。以后可以试一试。
feature包
www.eeworm.com/read/402594/11532507
txt ex9.8.txt
!9.8 机翼模型的振动分析
! 本程序来源于邢静忠等编著的《ANSYS分析实例与工程应用》，机械工业出版社（2004年）
FINISH
/CLEAR
! (1) 设置工程选项后,通过关键点,建立线和面
/FILENAME, EX9.8
/Title, EX9.8, Modal analysis of Airplane Wing Model
/PREP7
K,1
K,2,50.
www.eeworm.com/read/402594/11532512
txt ex6.4.txt
!6.4 利用拉伸操作建立膨胀弯管模型
! 本程序来源于邢静忠等编著的《ANSYS分析实例与工程应用》，机械工业出版社（2004年）
FINISH
/CLEAR,NOSTART
/FILENAME,EX6.4
/TITLE,EX6.4, A sample to Generate Elbow by Extrude Operation.
! (1) 定义管道轴线上的关键点,线和管道横截面
www.eeworm.com/read/400947/11566721
m f_imm.m
function [x_single_model,p_single_model,x_imm,p_imm]=f_imm(flag,mes,target_no,x1,p1,x2,p2);
%说明，这里仅是个单模型卡尔曼滤波
model_try;
xforecast=fai*x1;
pforecast=fai*p1*fai'+g*q*g';
s=h*pforecast*h'+r;
km=pf
www.eeworm.com/read/400947/11566732
asv f_imm.asv
function [x_single_model,p_single_model,x_imm,p_imm]=f_imm(flag,mes,target_no,x1,p1,x2,p2);
%说明，这里仅是个单模型卡尔曼滤波
model_try;
xforecast=fai*x1;
pforecast=fai*p1*fai'+g*q*g';
s=h*pforecast*h'+r;
km=pf