代码搜索：协方差矩阵
找到约 10,000 项符合「协方差矩阵」的源代码
代码结果 10,000
www.eeworm.com/read/182776/9191531
m baum.m
function hmm = baum(hmm, samples)
mix = hmm.mix; %高斯混合
N = length(mix); %HMM状态数
K = length(samples); %语音样本数
SIZE = size(samples(1).data,2); %参数阶数
% 计算前向, 后向概率矩阵, 考虑多观察序列和下溢问题
disp(
www.eeworm.com/read/182429/9204264
m baum.m
function hmm = baum(hmm, samples)
mix = hmm.mix; %高斯混合
N = length(mix); %HMM状态数
K = length(samples); %语音样本数
SIZE = size(samples(1).data,2); %参数阶数
% 计算前向, 后向概率矩阵, 考虑多观察序列和下溢问题
disp(
www.eeworm.com/read/181447/9255022
cpp matrix.cpp
#include
#include
#include
#include
// 本程序实现matrix类
// 对matrix类的定义
#include "matrix.h"
matrix::matrix(buffer * b): // 缺省构造函数，产生0行0列空矩阵
rownum(0),co
www.eeworm.com/read/180414/9309057
cpp generalizedinversionsingularvalue.cpp
//GeneralizedInversionSingularValue.cpp
//广义逆的奇异值分解
#include //输入输出流
#include "Matrix.h" //矩阵类及相关函数等的定义
using namespace std; //名字空间
void main() // 定义控制台应用程序的入口点
{
doub
www.eeworm.com/read/375793/9349433
h awgraph.h
// 加权图的耗费邻接矩阵,根据无向图可看成(i,j)和(i,j)都存在的有向图，所以可派生于AdjacencyWDigraph类
#ifndef AdjacencyWGraph_
#define AdjacencyWGraph_
#include "awdgraph.h"
template
class AdjacencyWGraph : public Ad
www.eeworm.com/read/179124/9371911
cpp matrix.cpp
#include
#include
#include
#include
// 本程序实现matrix类
// 对matrix类的定义
#include "matrix.h"
matrix::matrix(buffer * b): // 缺省构造函数，产生0行0列空矩阵
rownum(0),co
www.eeworm.com/read/179124/9371952
cpp matrix.cpp
#include
#include
#include
#include
// 本程序实现matrix类
// 对matrix类的定义
#include "matrix.h"
matrix::matrix(buffer * b): // 缺省构造函数，产生0行0列空矩阵
rownum(0),co
www.eeworm.com/read/179124/9371975
cpp matrix.cpp
#include
#include
#include
#include
// 本程序实现matrix类
// 对matrix类的定义
#include "matrix.h"
matrix::matrix(buffer * b): // 缺省构造函数，产生0行0列空矩阵
rownum(0),co
www.eeworm.com/read/179124/9372008
cpp matrix.cpp
#include
#include
#include
#include
// 本程序实现matrix类
// 对matrix类的定义
#include "matrix.h"
matrix::matrix(buffer * b): // 缺省构造函数，产生0行0列空矩阵
rownum(0),co
www.eeworm.com/read/374438/9404937
m jpanju.m
function y = Jpanju ( Xi )
global N1 N2 N c;
[ Nx , nx ] = size ( Xi );
mi = zeros ( c , nx ); %类内均值矢量
m = zeros ( 1 , nx ); %样本总体均值矢量
SW = zeros ( nx , nx ); %总的类内离差矩阵
SB = zeros ( nx