代码搜索：大数分解

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代码结果 4,750
热门代码： main.c GPIO I2C SPI UART timer interrupt ADC PWM LED
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m zy33.m

%符号分解因数 echo on y1=sym('[s^2+5*s+6,s^2+2*s-3;s^2+2*s+1,s+1]') factor(y1) pause y2=sym('(x^2-2)*(x-2)*(x-3)') collect(y2) pause y4=horner(y3) pause y5=factor(y4) pause y6=sym('[sqrt
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m 例程13-2.m

% 当前延拓模式是补零 % 产生高斯白噪声 init = 2055415866; randn('seed',init); x = randn(1,1000); % 使用db3小波对x进行2层分解 [c,l] = wavedec(x,2,'db3'); % 在第1层和第2层估计系数的标准差 % 既然x是方差为1的高斯白噪声，那么估计值应接近1 sd1=wnoisest(c,l,1:
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m 例程13-2.m

% 当前延拓模式是补零 % 产生高斯白噪声 init = 2055415866; randn('seed',init); x = randn(1,1000); % 使用db3小波对x进行2层分解 [c,l] = wavedec(x,2,'db3'); % 在第1层和第2层估计系数的标准差 % 既然x是方差为1的高斯白噪声，那么估计值应接近1 sd1=wnoisest(c,l,1:
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txt 解稀疏对称方程组的iccg法fortran源程序.txt

解稀疏对称方程组的ICCG法fortran源程序 求解稀疏对称方程组的ICCG法源程序 PROGRAM ICCGSOLVER----主程序 SILLT-----不完全三角分解子程序 ICCG------ICCG迭代子程序 SINA------被子程序ICCG调用的子程序,可作三角矩阵(LDLt)-1与相应列矩阵的乘法 SMI-------被子程序ICCG调用
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m program_13_02.m

% 当前延拓模式是补零 % 产生高斯白噪声 init = 2055415866; randn('seed',init); x = randn(1,1000); % 使用db3小波对x进行2层分解 [c,l] = wavedec(x,2,'db3'); % 在第1层和第2层估计系数的标准差 % 既然x是方差为1的高斯白噪声，那么估计值应接近1 sd1=wnoisest(c,l,1:
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m untitled17.m

%对矩阵A进行svd解，并对值进行分析。 row1=20;%采样区间采样点数 t1=linspace(-pi/60,pi/60,row1); A1=matrixA(row1,10,t1);% 定义一个15*7大的A矩阵，用于解Ax=G [U S V]=svd(A1);% 对A进行svd分解，得到U S V cond(A1) %rank(A1) %length(A1) %U(
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m program_13_02.m

% 当前延拓模式是补零 % 产生高斯白噪声 init = 2055415866; randn('seed',init); x = randn(1,1000); % 使用db3小波对x进行2层分解 [c,l] = wavedec(x,2,'db3'); % 在第1层和第2层估计系数的标准差 % 既然x是方差为1的高斯白噪声，那么估计值应接近1 sd1=wnoisest(c,l,1:
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m wavelet.m

%读入k3b信号 load k3b.mat; x=k3b(2,1:512)'; N=length(sig); %采样频率 fs=312.5; ％小波分解 [c,l]=wavedec(x,5,'db5'); ％重构第5层逼近信号 a5=wrcoef('a',c,l,'db5',5); ％重构第1～5层细节信号 d5=wrcoef('d',c,l,'db5',5); d4=wr
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m 例程13-2.m

% 当前延拓模式是补零 % 产生高斯白噪声 init = 2055415866; randn('seed',init); x = randn(1,1000); % 使用db3小波对x进行2层分解 [c,l] = wavedec(x,2,'db3'); % 在第1层和第2层估计系数的标准差 % 既然x是方差为1的高斯白噪声，那么估计值应接近1 sd1=wnoisest(c,l,1:
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m 例程13-2.m

% 当前延拓模式是补零 % 产生高斯白噪声 init = 2055415866; randn('seed',init); x = randn(1,1000); % 使用db3小波对x进行2层分解 [c,l] = wavedec(x,2,'db3'); % 在第1层和第2层估计系数的标准差 % 既然x是方差为1的高斯白噪声，那么估计值应接近1 sd1=wnoisest(c,l,1:
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