代码搜索:小样本

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代码结果 10,000
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m dtft.m

% 《数字信号处理及其MATLAB实现》第三章题3_1题解 function [X]=dtft(x,w) % 计算离散时间傅立叶变换 % [X]=dtft(x,n,w) % X = 在w频率点上的DTFT数组 % x = 沿n的有限长度序列 % n = 样本位置向量 % w = 频率点位置向量 n=1:length(x); ewn=exp(-n'*w*i); X=x*ewn
www.eeworm.com/read/359540/10140307

m dtft.m

% 《数字信号处理及其MATLAB实现》第三章题3_1题解 function [X]=dtft(x,w) % 计算离散时间傅立叶变换 % [X]=dtft(x,n,w) % X = 在w频率点上的DTFT数组 % x = 沿n的有限长度序列 % n = 样本位置向量 % w = 频率点位置向量 n=1:length(x); ewn=exp(-n'*w*i); X=x*ewn
www.eeworm.com/read/163604/10152828

txt readme.txt

包含的文件有: 可执行文件:des.exe, 雪崩效应分析文件, 程序文件 :desDlg.cpp 和 des1.h 实现的函数有 CBC(), cipher(), makesubkey(), F(), decipher(), 样本文件:m.txt(明文文件) c.txt(生成的密文文件) k.txt(密钥文件) a.txt(解密的明文文件), 文本文
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m ch8example11prog1.m

% ch8example11prog1.m clear;clc; n1=50; n2=80; % 样本数 X1=4*rand(n1,1)-2; % [-2,2]区间的均匀分布 X2=randn(n2,1); % 标准正态分布 cdfplot(X1);hold on;cdfplot(X2); % 经验分布曲线对比 [H,P,KSSTAT] = kstest2(X
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m ktest0.m

function [Dn,h]=ktest0(xi,Dnalpha) %KTEST0 柯尔莫哥洛夫检验 %参考文献:《应用数理统计》(叶慈南编)p143. %柯尔莫哥洛夫检验 %xi为随机样本 %Dnalpha为柯尔莫哥洛夫检验临界值,可以通过查表得到 %By:Ji Lin %Email: linji@live.com %Blog: http://linji526.space
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m art1.m

% P = [ 1 1 0 1 0 1 1 0; % 待分类的输入样本 0 1 1 0 1 1 1 0; 1 0 0 0 0 0 0 1; 1 1 1 0 1 1 1 0; 0 1 1 1 0 1 1 0; 1 1 0 1 0 1 1 1; 0 0 1 0 1 0 1 1; 0 0 1 0 1 0 0 0; 1
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m bp.m

x=[-10,-5,-3,0,1,2,3,-4,-2,1.5,2.5;-0.01,-0.005,-0.002,0,0.002,0.005,0.01,-0.03,0.001,0.004,0.007];%输入样本 t=[0,0,0,1,1,1,1,0.1,0.3,1,1;0,0,0.3,0,0,0,0,0.15,0.2,0,0;0,0.7,0.6,0,0,0,0,0.65,0.4,0,0;0,0.3
www.eeworm.com/read/274013/10890971

java readsample.java

package structure; import java.io.*; /** * 将样本文件中的输入数据读入到一个二维数组中 * 该二维数值中,每一个元组是一个训练数据,第一个值是‘结果’,其他是输入 * */ public class ReadSample { private int row,col; //二维数组的行和列数
www.eeworm.com/read/416517/11022961

m getpoints.m

%函数名称:GetPoints(Num,A,xp,phai,CrX,CrY) %函数作用:建立正弦信号曲线作为理想分类面,在一定区域内随机生成指定个数的座标点 % 并给出原始分类信息,作为分类训练样本。 %函数参数:Num,A,xp,phai,CrX,CrY %参数说明:Num:需要的坐标点数 % A:正弦信号的幅值 % xp:正弦信号的
www.eeworm.com/read/416517/11022965

asv getpoints.asv

%函数名称:GetPoints(Num,A,xp,phai,CrX,CrY) %函数作用:建立正弦信号曲线作为理想分类面,在一定区域内随机生成指定个数的座标点 % 并给出原始分类信息,作为分类训练样本。 %函数参数:Num,A,xp,phai,CrX,CrY %参数说明:Num:需要的坐标点数 % A:正弦信号的幅值 % xp:正弦信号的