代码搜索：参数对比
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代码结果 10,000
www.eeworm.com/read/268860/11117776
m 例程15-1.m
% 对于H = 0.3和H = 0.7，产生FBM
% 初始化randn发生器
randn('state',1)
% 设置参数H和采样长度
H = 0.3; lg = 1000;
% 产生并画出基于小波的FBM，H = 0.3
subplot(211)
fBm03 = wfbm(H,lg,'plot');
% 重设randn发生器和参数H
randn('state',1); H
www.eeworm.com/read/268595/11131389
m lpf.m
function [t,st]=lpf(f,sf,B)
% 本函数为通带为B的低通滤波器
% 入口参数：f:频率样本向量
% sf:频谱向量
% B:低通滤波器带宽
% 出口参数：t:时间向量
% st:输出信号向量
df=f(2)-f(1);
T=1/df;
hf=zeros(1,length(f));
bf=[-f
www.eeworm.com/read/268481/11137038
cpp 7_4.cpp
#include
class B1 //基类B1，构造函数有参数
{
public:
B1(int i) {cout
www.eeworm.com/read/413021/11170000
cpp classificationrda.cpp
/* CRda类实现规则判别分析算法（RDA），其中“paramBeta”和“paramGamma”是算法中的两个超参数。
使用方法如下：创建一个对象，然后设置超参数，调用train方法训练分类器，调用test方法进行分类。 */
#include "stdlib.h"
#include
#include
#include
www.eeworm.com/read/248577/12552495
m normalize_1.m
function [sig_output] = normalize_1(sig_input)
% 信号归一化到均值为 0,振幅为 1
% [sig_output] = normalize_sig(sig_input)
% 输入参数：sig_input 输入信号(可以批处理)
% 输出参数：sig_output 标准化的信号
[rows,cols] = size(sig_input
www.eeworm.com/read/300872/13886024
m modmat.m
function y=modmat(x,dim)
% 函数 MODMAT() 对输入矩阵x进行规范化，使其行列数均能被 2^dim 整除
% 输入参数：x —— r*c 维矩阵；
% dim —— 矩阵重构的维数
% 输出参数：y —— rt*ct 维矩阵，mod(rt,2^dim)=0，mod(ct,2^dim)=0
[row,col]=size(x);
www.eeworm.com/read/300872/13886055
m mywavedec2.m
function y=mywavedec2(x,dim)
% 函数 MYWAVEDEC2() 对输入矩阵 x 进行 dim 层分解，得到相应的分解系数矩阵 y
% 输入参数：x —— 输入矩阵；
% dim —— 分解层数。
% 输出参数：y —— 分解系数矩阵。
x=modmat(x,dim); % 首先规范化输入矩阵，使其行列数均能被 2
www.eeworm.com/read/300872/13886058
m mywaverec2.m
function y=mywaverec2(x,dim,recDim)
% 函数 MYWAVEREC2() 对输入的分解系数矩阵x进行 dim 层重构，得到重构矩阵 y
% 输入参数：x —— 分解系数矩阵；
% dim —— 重构层数；
% 输出参数：y —— 重构矩阵。
xd=uint8(x); % 将输入矩阵的数据格式转换为适合显示图像
www.eeworm.com/read/300861/13887253
m modmat.m
function y=modmat(x,dim)
% 函数 MODMAT() 对输入矩阵x进行规范化，使其行列数均能被 2^dim 整除
% 输入参数：x —— r*c 维矩阵；
% dim —— 矩阵重构的维数
% 输出参数：y —— rt*ct 维矩阵，mod(rt,2^dim)=0，mod(ct,2^dim)=0
[row,col]=size(x);
www.eeworm.com/read/300861/13887294
m mywavedec2.m
function y=mywavedec2(x,dim)
% 函数 MYWAVEDEC2() 对输入矩阵 x 进行 dim 层分解，得到相应的分解系数矩阵 y
% 输入参数：x —— 输入矩阵；
% dim —— 分解层数。
% 输出参数：y —— 分解系数矩阵。
x=modmat(x,dim); % 首先规范化输入矩阵，使其行列数均能被 2