代码搜索:遗忘因子

找到约 1,233 项符合「遗忘因子」的源代码

代码结果 1,233
www.eeworm.com/read/485392/6561208

m 7-11.m

%例程7-11自适应信道均衡器 %自适应均衡器的仿真程序: W=2.9; Nexp=10; N=2000; Nmc=1; M=11; %抽头系数 lambda=0.99; %遗忘因子 varv=0.001; %噪声方差 h=zeros(3,1); %h的初始化 er=ze
www.eeworm.com/read/341613/12075803

m 7-11.m

%例程7-11自适应信道均衡器 %自适应均衡器的仿真程序: W=2.9; Nexp=10; N=2000; Nmc=1; M=11; %抽头系数 lambda=0.99; %遗忘因子 varv=0.001; %噪声方差 h=zeros(3,1); %h的初始化 er=ze
www.eeworm.com/read/493686/6388963

m single6.m

%未加遗忘因子的卡尔曼滤波程序 clear all A=textread('H:\new\20071023.txt','%s','headerlines',1); b=A(1:390,:);%读取GPGGA字符串 c=char(b);%转换为字符数组 weidu=c(:,15:23);%提取纬度数组 jingdu=c(:,27:36);%提取经度数组 format long wei
www.eeworm.com/read/493687/6388964

m single.m

%未加遗忘因子的卡尔曼滤波程序 clear all A=textread('H:\new\20071023.txt','%s','headerlines',1); b=A(1:179,:);%读取GPGGA字符串 c=char(b);%转换为字符数组 weidu=c(:,15:23);%提取纬度数组 jingdu=c(:,27:36);%提取经度数组 format long wei
www.eeworm.com/read/406416/11442832

m rls_filter.m

function [y,w,NP]=RLS_Filter(x,d,N,delta,lambda,fashan) % RLS_Filter 用于RLS滤波的函数,输入数据为x,期望数据为d % 同时给出滤波器的阶数N,修正因子delta与遗忘因子lambda. % 由于程序有两个算法,一个为数值发散的,一个是数值不发散的,所以 % fashan用来决定选用哪个算法. % 默认值:N=10,
www.eeworm.com/read/312323/13613601

m qr_rls.m

%shuru(n)为实际输入信号,biaozhun(n)为参照信号 M=1000;%时长 N=8;%阵元数 lamda=0.99;%遗忘因子 w=zeros(N+1,M+1); e=zeros(1,M+1); w(1,1)=biaozhun(0)/shuru(0); for k=1:N for i=1:k sum1=0; fo
www.eeworm.com/read/411956/11219505

asv untitled7.asv

I=eye(m); P=1*I; lamda=0.05;% 遗忘因子 w(1:m,1)=0; for k=2:N L=P*S(:,k)/(lamda+(S(:,k))'*P*S(:,k)); d=s(1,k);% 期待响应信号 e(k)=d-(w(:,k-1))'*S(:,k); w(:,k)=w(:,k-1)+L*conj(e(k));
www.eeworm.com/read/411956/11219507

m untitled7.m

I=eye(m); P=1*I; lamda=0.05;% 遗忘因子 w(1:m,1)=0; for k=2:N L=P*S(:,k)/(lamda+(S(:,k))'*P*S(:,k)); d=s(1,k);% 期待响应信号 e(k)=d-(w(:,k-1))'*S(:,k); w(:,k)=w(:,k-1)+L*conj(e(k));
www.eeworm.com/read/411956/11219508

asv rls.asv

function [e,wop]=rls(m,N,X,d) I=eye(m); P=0.1*I; lamda=0.1;% 遗忘因子 w(1:m,1)=0; for k=2:N L=P*X(:,k)/(lamda+X(:,k)'*P*X(:,k)); e(k)=d(k)-w(:,k-1)'*X(:,k); w(:,k)=w(:,k-1)+L*conj(e(k