代码搜索：模型量化
找到约 6,455 项符合「模型量化」的源代码
代码结果 6,455
www.eeworm.com/read/102552/15778145
htm subject_26345.htm
序号：26345 发表者：巴巴罗沙 发表日期：2002-12-31 11:36:02
主题：windows映射方式,高手帮忙分析一下
内容：不知道能否用数学模型描述一下，要能击中要害，看了《Windows 程序设计》，感觉上面的讲述犹如隔靴挠痒。
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www.eeworm.com/read/292029/8381664
txt 3filters.txt
奈奎斯特抽样定理（即低通信号的均匀抽样定理）告诉我们，一个频带限制在0至fx以内的低通信号x(t)，如果以fs≥2fx的抽样速率进行均匀抽样，则x(t)可以由抽样后的信号xs(t)完全地确定，即xs(t)包含有x(t)的成分，可以通过适当的低通滤波器不失真地恢复出x(t)。最小抽样速率fs=2fx称为奈奎斯特速率。
低通
译码
编码
量化
抽 ...
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txt 6_jsp学习笔记.txt
2004-9-27 星期一 晴
JSP介绍
1. 概况
答：1) 以文本为基础能够返回动态内容到客户端;
2) Http是请求和响应的默认协议;
3) 一个页面可以混和html代码、Java代码以及JSP标答;
4) 允许访问组件;
2. JSP的好处
答：1) 通过组件使用支持组件模型和软件重用;
2) 源文件
www.eeworm.com/read/390689/8452263
m cldgnrtor.m
function CloudDrp = CldGnrtor(N,Ex,En,He)
% % 函数名：正态云发生器
% % 功 能：由云模型的3个参数产生N个云滴
% % 参 数：Ex为期望，En为熵，He为超熵，N为云滴个数
% % 返回值：CloudDrp，云滴，大小为2*N，第一行为x，第二行为隶属度μ
% % Author：aoms, Oct,2008
CloudDrp
www.eeworm.com/read/428167/8885992
m trainmfcc.m
function trainmfcc(file)
% 对0到9十个数字训练出HMM模型参数
for biaoshi=1:10
fid = fopen([file char(biaoshi+47) '.mat'],'r');%依次打开存储了0到9十个数字的语音文件
%定义一个临时的矩阵ku,用于存储20个相应数字的语音波形序列,序列长度不超过3000
ku=zeros(20,3000);
www.eeworm.com/read/184067/9123475
m jm98a1.m
%1998年全国大学生数学建模竞赛A题：收益与风险 模型求解
%参看《数学的实践与认识》1999年第一期，p39-42
%另见 jm98a2,jm983,jm983fun
clear;close;
%问题一投资目标曲线
n=4;
r=[28 21 23 25 5]'/100;
q=[2.5 1.5 5.5 2.6 0]'/100;
p=[1 2 4.5 6.5 0]'/100;
www.eeworm.com/read/184067/9123598
m quadeg6.m
%微积分例6：刚性微分方程组（ode15s)
%需用模型函数quadeg6fun.m
clear;close;
[t,y]=ode45('quadeg6fun',[0,10],[2,1]');
plot(t,y);
text(1,1.1,'y1');
text(1,0.1,'y2');
pause
[t,y]=ode45('quadeg6fun',0,400,[2,1]')
www.eeworm.com/read/380183/9158312
m f_immjpda.m
%计算目标号为target_no的目标的immjpda滤波信息
function [x_jpda,p_jpda,x_immjpda,p_immjpda]=f_immjpda(state_dm,target_no,flag,prob,mes,mes_total,x1,p1,x2,p2)
%本程序获得特定目标的jpda和immjpda的滤波结果
%x_jpda:单模型jpda状态向量组合
%p
www.eeworm.com/read/380183/9158366
asv f_immjpda.asv
%计算目标号为target_no的目标的immjpda滤波信息
function [x_jpda,p_jpda,x_immjpda,p_immjpda]=f_immjpda(state_dm,target_no,flag,prob,mes,mes_total,x1,p1,x2,p2)
%本程序获得特定目标的jpda和immjpda的滤波结果
%x_jpda:单模型jpda状态向量组合
%p
www.eeworm.com/read/181963/9223820
m mackey_glass.m
%Mackey-Glass方程最初是由Mackey和Glass提出的. 它是一个高维的动力学方程,
%常常用于非线性时间序列预测问题，作为检测预测模型预测性能的标准, 其形式为
%dx/dt=-b*x(t)+a*x(t-TAU)/(1+x^10*(t-TAU));
%a=0.2,b=0.1,TAU=17 or 30
% Create "mild" Mackey-Glass sequenc