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
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m hc232.m

%《数字信号处理教程——MATLAB释义与实现》第二章例2.3.2程序hc232 % 实信号序列分解为奇部与偶部 % 电子工业出版社出版 陈怀琛编著 2004年9月 % n = [-2:10]; x = stepseq(-2,-2,10)-stepseq(7,-2,10); % 给定的实序列 [x1,n1] = seqfold(x,n);
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m e0246.m

x={[1] [2 3 4];[5; 9] [6 7 8; 10 11 12]};cell2mat(x)%转换数值数组为单精度矩阵 X = zeros(3,4)+5;C = mat2cell(X,[1 2],[1 3]) %矩阵分解为元胞数组 A=[1 2 3 4; 5 6 7 8; 9 10 11 12];C=num2cell(A) %转换数值数组为元胞数组
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m a74.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
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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
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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
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sh wf2.sh

#!/bin/bash # wf2.sh: 分析一个文本文件中单词出现的频率. # 使用 'xargs' 将文本行分解为单词. # 与后边的 "wf.sh" 脚本相比较. # 检查命令行上输入的文件. ARGS=1 E_BADARGS=65 E_NOFILE=66 if [ $# -ne "$ARGS" ] # 纠正传递到脚本中的参数个数? then echo "Usage: `ba
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m cwq8.m

load sinsin image(X); colormap(map); colorbar; %从分解系数中提取近似和细节 [cA1,cH1,cV1,cD1]=dwt2(X,'bior3.7'); A1=upcoef2('a',cA1,'bior3.7',1); H1=upcoef2('h',cH1,'bior3.7',1); V1=upcoef2('v',cV1,'bior3.7
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m e0246.m

x={[1] [2 3 4];[5; 9] [6 7 8; 10 11 12]};cell2mat(x)%转换数值数组为单精度矩阵 X = zeros(3,4)+5;C = mat2cell(X,[1 2],[1 3]) %矩阵分解为元胞数组 A=[1 2 3 4; 5 6 7 8; 9 10 11 12];C=num2cell(A) %转换数值数组为元胞数组
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m gadecod_test.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_test(x) [P,T,R,S1,S2,S,Q]=nninit_test; %%%%%%%%%%%%% 修改 % 前R*S1个编码为W1 for i=1:S1, fo
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m precode.m

function[x_pre] = precode(Mt,x_mod,V,N); %[x_pre]=precode(Mt,x_mod,V,N); % %预编码功能模块是在IFFT模块之前。 %预编码左乘信道已消除奇异值诱惑的右矩阵,分解信道 % % Mt ----发送天线 % x_mod ----每个频率的调制信号(信号在某一频率上合成,例如在某一频率上有3个MIMO子信道,