代码搜索:小样本

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m hc741a.m

%《数字信号处理教程——MATLAB释义与实现》第七章例7.4.1a程序hc741a % 理想频率响应的频率样本设定 % 电子工业出版社出版 陈怀琛编著 2004年9月 % N=input('N= (N必须为奇数)');wc=input('wc='); % 给定原始数据 N=N+mod(N+1,2); % 使N成为奇数
www.eeworm.com/read/467204/7020251

m whk_j.m

function main() i=0:96; angle=i.*pi/16.0; radius=6.5.*(104-i)/104; XX=-radius.*sin(angle); YY=radius.*cos(angle); % 将两个点集数据一个合一个的合并成一个训练样本集 for i=1:97 X(2.*i-1)=XX(i); Y(2.*i-1)=YY(
www.eeworm.com/read/462720/7197521

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 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 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
www.eeworm.com/read/451212/7469038

m untitled3.m

close all clear echo on clc %NEWFF---生成一个新的前向神经网络 %TRAIN---对BP神经网络进行训练 %SIM-----对BP神经网络进行仿真 pause %敲任意键开始 clc %定义训练样本 %P为输入矢量 P=[-1,-2,3,1; -1,1,5,-3]; %T为目标矢量 T=[-1,-1,1,
www.eeworm.com/read/451212/7469045

m untitled1.m

close all clear echo on clc %NEWFF---生成一个新的前向神经网络 %TRAIN---对BP神经网络进行训练 %SIM-----对BP神经网络进行仿真 pause %敲任意键开始 clc %定义训练样本 %P为输入矢量 P=[-1,-2,3,1; -1,1,5,-3]; %T为目标矢量 T=[-1,-1,1,
www.eeworm.com/read/442265/7656160

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
www.eeworm.com/read/398984/7904323

m ls_arma.m

%LS法估计功率谱 clear all N1=128; n=(0:N1-1); x1=sqrt(20).*sin(2.*pi.*0.2*n)+sqrt(2).*sin(2.*pi.*0.213*n); x=x1+randn(1,N1); %设置数据长度 p=100; q=110; %计算信号的自相关函数 rx=xcorr(x,'unbiased'); %构造样本函数R
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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