代码搜索:大数分解
找到约 4,750 项符合「大数分解」的源代码
代码结果 4,750
www.eeworm.com/read/362220/10012007
m program_13_06.m
%设置信噪比和随机种子值
snr=4;
init=2055615866;
%产生原始信号sref和被高斯白噪声污染的信号s
[sref,s]=wnoise(1,11,snr,init);
%用sym8小波对信号s进行3层分解并对细节系数
%选用SURE阈值模式和尺度噪声
xd=wden(s,'heursure','s','one',3,'sym8');
%对上述信号进行图示
su
www.eeworm.com/read/361503/10049858
m gadecod.m
% 将遗传算法的编码分解为BP网络所对应的权值、阈值
function [W1, shift_b1, W2, scale_a1, P, T, A1, A2, SE, val]=gadecod(x)
[P,T,R,S1,S2,S,Q]=wnninit; %%%%%%%%%%%%% 修改
% 前R*S1个编码为W1
for i=1:S1,
for k=1:R,
www.eeworm.com/read/359229/10160655
m example4_2_1.m
load noisbump
x = noisbump;
t = wpdec(x,3,'db2');
%一维小波包分解
figure(1);
fig = plot(t);
%画树结构的图形
%在说明命令画出的图形主菜单里将结点标识方式由Depth-position(深度-位置)方式改换
%为Index(索引)方式,然后单击索引值为7的结点,得到图4-1
%在图4-1的主菜单
www.eeworm.com/read/163075/10176917
m example4_2_1.m
load noisbump
x = noisbump;
t = wpdec(x,3,'db2');
%一维小波包分解
figure(1);
fig = plot(t);
%画树结构的图形
%在说明命令画出的图形主菜单里将结点标识方式由Depth-position(深度-位置)方式改换
%为Index(索引)方式,然后单击索引值为7的结点,得到图4-1
%在图4-1的主菜单
www.eeworm.com/read/357662/10203498
m 例程13-6.m
%设置信噪比和随机种子值
snr=4;
init=2055615866;
%产生原始信号sref和被高斯白噪声污染的信号s
[sref,s]=wnoise(1,11,snr,init);
%用sym8小波对信号s进行3层分解并对细节系数
%选用SURE阈值模式和尺度噪声
xd=wden(s,'heursure','s','one',3,'sym8');
%对上述信号进行图示
su
www.eeworm.com/read/161995/10348600
m f10_7.m
%设置信噪比和随机种子值
snr=4;
init=2055615866;
%产生原始信号sref和被高斯白噪声污染的信号s
[sref,s]=wnoise(1,11,snr,init);
%用sym8小波对信号s进行3层分解并对细节系数
%选用sure阈值模式和尺度噪声
xd=wden(s,'heursure','s','one',3,'sym8');
%显示信号波形
s
www.eeworm.com/read/425287/10365734
m f10_7.m
%设置信噪比和随机种子值
snr=4;
init=2055615866;
%产生原始信号sref和被高斯白噪声污染的信号s
[sref,s]=wnoise(1,11,snr,init);
%用sym8小波对信号s进行3层分解并对细节系数
%选用sure阈值模式和尺度噪声
xd=wden(s,'heursure','s','one',3,'sym8');
%显示信号波形
s
www.eeworm.com/read/160253/10548983
m example4_2_1.m
load noisbump
x = noisbump;
t = wpdec(x,3,'db2');
%一维小波包分解
figure(1);
fig = plot(t);
%画树结构的图形
%在说明命令画出的图形主菜单里将结点标识方式由Depth-position(深度-位置)方式改换
%为Index(索引)方式,然后单击索引值为7的结点,得到图4-1
%在图4-1的主菜单
www.eeworm.com/read/160251/10549569
m 例程13-6.m
%设置信噪比和随机种子值
snr=4;
init=2055615866;
%产生原始信号sref和被高斯白噪声污染的信号s
[sref,s]=wnoise(1,11,snr,init);
%用sym8小波对信号s进行3层分解并对细节系数
%选用SURE阈值模式和尺度噪声
xd=wden(s,'heursure','s','one',3,'sym8');
%对上述信号进行图示
su
www.eeworm.com/read/160248/10550069
m f10_7.m
%设置信噪比和随机种子值
snr=4;
init=2055615866;
%产生原始信号sref和被高斯白噪声污染的信号s
[sref,s]=wnoise(1,11,snr,init);
%用sym8小波对信号s进行3层分解并对细节系数
%选用sure阈值模式和尺度噪声
xd=wden(s,'heursure','s','one',3,'sym8');
%显示信号波形
s