代码搜索：模型量化
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代码结果 6,455
www.eeworm.com/read/172061/7074823
m jm98a3fun.m
function [f,g]=jm98a3fun(xx)
%1998年全国大学生数学建模竞赛A题：收益与风险 非线性模型优化函数
%《数学的实践与认识》p39-42
global M r q p u lemda;
xx=xx(:);len=length(xx);x=xx(1:(len-1));
y=(x>100*eps).*(x=u/M/100).
www.eeworm.com/read/245198/7123968
m exp5_2.m
% exp5_2.m --- 可化为线性拟合问题的非线性问题
% ******** 你的实验 ********
% 【实验一】
% 学习P110表格中的函数如何化为线性问题,选几个函数作图,以便对图形的大致形状有所了解
% 这样可根据拟合数据的走势来选择适当的模型
% 你可直接用matlab作图命令:
%
% ezplot(f,[a b c d]) , a
www.eeworm.com/read/461294/7229568
m lin_seed.m
% 用线性模型设置种子群体
U_x='[ones( num_data,1) u1 ';
for i=2:num_inp,
U_x=[U_x 'u' num2str(i) ' '];
end
U_x=['U_data=' U_x '];'];
for k=num_inp:-1:1,
U_x = strrep(U_x,['u' num2str(k)],['u(1:num_da
www.eeworm.com/read/460264/7254533
txt 参数设置.txt
ALLOWWCXTEXP:
false:不执行音素名扩展，每个音素和具有相同名字的模型相对应。
true:默认值。
ALLOWXWRDEXP：
false:默认值。阻止交叉词边界上下文扩展。这也将字典中的音素标签扩展限定在词的内部上下文。
true:
FORCECXTEXP:
true:执行上下文扩展，比如，如果HMM Set包含所有的单音素、
www.eeworm.com/read/460232/7255126
m ideal_qmf.m
% 2采样理想情况，无干扰，即信号＋白噪声,普通DSSS系统
%与经过镜像滤波器处理相比较
%这个程序建立了信号从扩频、加干扰信号到解扩、求误码率的仿真模型系统。
echo off
clear
tic
Lc=64;
N=100; %数据长度
po=1;
M=2; %一个chip中的采样点数
fd=1;
www.eeworm.com/read/460232/7255130
m noise_qmf.m
% 2采样理想情况，无干扰，即信号＋白噪声,普通DSSS系统
%与经过镜像滤波器处理相比较
%这个程序建立了信号从扩频、加干扰信号到解扩、求误码率的仿真模型系统。
echo off
clear
tic
Lc=64;
N=1000; %数据长度
po=1;
M=2; %一个chip中的采样点数
fd=1;
www.eeworm.com/read/457219/7331741
m lin_seed.m
% 用线性模型设置种子群体
U_x='[ones( num_data,1) u1 ';
for i=2:num_inp,
U_x=[U_x 'u' num2str(i) ' '];
end
U_x=['U_data=' U_x '];'];
for k=num_inp:-1:1,
U_x = strrep(U_x,['u' num2str(k)],['u(1:num_da
www.eeworm.com/read/452217/7444925
m lin_seed.m
% 用线性模型设置种子群体
U_x='[ones( num_data,1) u1 ';
for i=2:num_inp,
U_x=[U_x 'u' num2str(i) ' '];
end
U_x=['U_data=' U_x '];'];
for k=num_inp:-1:1,
U_x = strrep(U_x,['u' num2str(k)],['u(1:num_da
www.eeworm.com/read/206731/7456606
m lin_seed.m
% 用线性模型设置种子群体
U_x='[ones( num_data,1) u1 ';
for i=2:num_inp,
U_x=[U_x 'u' num2str(i) ' '];
end
U_x=['U_data=' U_x '];'];
for k=num_inp:-1:1,
U_x = strrep(U_x,['u' num2str(k)],['u(1:num_da
www.eeworm.com/read/451345/7466901
m output.m
%%利用模型生成X(k),y(k)
R1=1;
R2=1;
e=randn(1,3000);
e=e/std(e);
e=e-mean(e);
a=0;
b=sqrt(R1);
e=a+b*e;
z=randn(1,3000);
z=z/std(z);
z=z-mean(z);
c=0;
d=sqrt(R2);
z=c+d*z;
x=cell(1,30