代码搜索：磁场分布

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热门代码： main.c GPIO I2C SPI UART timer interrupt ADC PWM LED
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%使用核主成分分析进行数据的主成分提取和降维处理。首先对原始待分析数据进行标准化处理，然后根据设定的数据投%影维数和要求的累计方差贡献率参数进行核主成分分析，最后对提取的主成分绘制2维分布散点图。 clear %input为待分析的原始矩阵 input=[0.0167 0.0397 0.1635 0.8238 0.2830 0.0767 0.0737 0.0052 0.0115 0.026 ...
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m ex1514.m

%例15-14 随机数的产生 rd=normrnd(0,1,1,500); %产生500个服从N(0,1)正态分布的随机数 plot(rd,'o') %画出这些随机数点，并用基本统计工具进行分析，如图15-19 hist(rd) %绘制随机数的频率直方图 x=-5:0.2:5; y=normpdf(x); hold on plot(x,y*500) %叠加绘制理论上的频率图，如图15
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m ofdm_system.m

clear all; close all; clc; format long %本次仿真载频为2GHz，带宽1MHz，子载波数128个，cp为16 %子载波间隔为7.8125kHz %一个ofdm符号长度为128us，cp长度为16us %采用16QAM调制方式 %最大doppler频率为132Hz %多径信道为5径，功率延迟谱服从负指数分布~exp(-t/trms),trms=(1
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txt classification.txt

//贝叶斯分类器所需函数的声明：2006/11/13 #ifndef _BAYES_H #define _BAYES_H #include"matrix.h" //正态分布的监督参数估计：最大似然估计 //此函数用于求样本的均值向量U //参数 X 代表一类样本集，X 是一个 n x d 的矩阵 //代表 n 个 特征空间维数为 d 的样本 //每行代表一个样本 Matrix g
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c gauss1.c

/* gauss1.c 产生高斯随机数 */ /*由uniform.c产生（0，1）上的n个相互独立的均匀分布随机数，均值为1/2,方差为1/12*/ /*根据中心极限定理，当n较大时近似有Z=sqrt(12/n)*((r1+r2+...+rn)-n/2) ~ N(0,1)*/ /*取n=12，则Z=(r1+r1+..+r12)-6 ~ N(0,1)*/ /*再
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m ch1example3prg1.m

% ch1example3prg1.m sita=0:0.01:2*pi; x=sin(sita); y=cos(sita);% 计算半径为1的圆周上的点，以便作出圆周观察 m=0; % 在圆内在落点计数器 x1=2*rand(1000,1)-1;% 产生均匀分布于[-1, +1]直接的两个独立随机数x1,y1 y1=2*rand(1000,1)-1; N=1000;
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h bayes.h

//贝叶斯分类器所需函数的声明：2006/11/13 #ifndef _BAYES_H #define _BAYES_H #include"matrix.h" //正态分布的监督参数估计：最大似然估计 //此函数用于求样本的均值向量U //参数 X 代表一类样本集，X 是一个 n x d 的矩阵 //代表 n 个 特征空间维数为 d 的样本 //每行代表一个样本 Matrix g
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m ch1example3prg1.m

% ch1example3prg1.m sita=0:0.01:2*pi; x=sin(sita); y=cos(sita);% 计算半径为1的圆周上的点，以便作出圆周观察 m=0; % 在圆内在落点计数器 x1=2*rand(1000,1)-1;% 产生均匀分布于[-1, +1]直接的两个独立随机数x1,y1 y1=2*rand(1000,1)-1; N=1000;
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m ch1example3prg1.m

% ch1example3prg1.m sita=0:0.01:2*pi; x=sin(sita); y=cos(sita);% 计算半径为1的圆周上的点，以便作出圆周观察 m=0; % 在圆内在落点计数器 x1=2*rand(1000,1)-1;% 产生均匀分布于[-1, +1]直接的两个独立随机数x1,y1 y1=2*rand(1000,1)-1; N=1000;
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m ch1example3prg1.m

% ch1example3prg1.m sita=0:0.01:2*pi; x=sin(sita); y=cos(sita);% 计算半径为1的圆周上的点，以便作出圆周观察 m=0; % 在圆内在落点计数器 x1=2*rand(1000,1)-1;% 产生均匀分布于[-1, +1]直接的两个独立随机数x1,y1 y1=2*rand(1000,1)-1; N=1000;
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