代码搜索：遗忘因子

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热门代码： main.c GPIO I2C SPI UART timer interrupt ADC PWM LED
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m ljq_waveform.m

%/*------------高斯二阶脉冲波形-----------------*/ function [w0]=ljq_waveform(fc,Tm,tau) %fc是抽样脉冲频率，Tm是冲激响应持续时间，tau脉冲波形形成因子，OVER是产生脉冲的抽样个数，%fc=50e9;tau=0.25e-9;Tm=0.5e-9; dt=1./fc; OVER=floor(Tm./dt); e=
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www.eeworm.com/read/440669/6289083

m wf.m

function y=wf(xn_2,xn_1,a) % function w=wf(xn_2,xn_1,a) % y为滤波后输出信号 % xn_2为M*length(sinal)的信号矩阵 % xn_1为要增强的信号 % a为滤波器参数因子 [M,N]=size(xn_2);P=length(xn_1); if M>N xn_2=conj(xn_2'); T=M
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www.eeworm.com/read/485082/6572184

asv gacmann.asv

%小脑神经网络权值优化 global yout rin time cm_c cm_ino cm_ono cm_c=3;%泛化因子 cm_ino=7;%输入量量化个数 cm_ono=7;%输出量量化个数 rin=1.0; a_1=subplot(3,1,1); set(a_1,'XColor','white','YColor','white'); a_2=subplot(3,1,2)
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www.eeworm.com/read/485082/6572203

m gacmann.m

%小脑神经网络权值优化 global yout rin time cm_c cm_ino cm_ono cm_c=4;%泛化因子 cm_ino=20;%输入量量化个数 cm_ono=20;%输出量量化个数 rin=1.0; a_1=subplot(3,1,1); set(a_1,'XColor','white','YColor','white'); a_2=subplot(3,1,
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m kalmanstatic.m

%%%%函数1静态模型 function[X_pre,X_est,P_estimate,u1]=kalmanstatic(X_est,P_estimate,z1,k,u1) T=1; alpha=0.8; % 加权衰减因子 Phi=[1,T,0,0;0,1,0,0;0,0,1,T;0,0,0,1]; H=[1,0,0,0;0,0,1,0];
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www.eeworm.com/read/220969/14781141

m kalmanstatic.m

%%%%函数1静态模型 function[X_pre,X_est,P_estimate,u1]=kalmanstatic(X_est,P_estimate,z1,k,u1) T=2; alpha=0.8; % 加权衰减因子 Phi=[1,T,0,0;0,1,0,0;0,0,1,T;0,0,0,1]; H=[1,0,0,0;0,0,1,0];
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java perfectnumber.java

import javax.swing.*; import java.awt.*; import java.awt.event.*; /*编写applet程序，接受用户输入的的整数范围，输出这个范围之内的所有完全数。 [完全数是指等于其所有因子之和但不包括该数本身，如6=1X2X3， 6=1+2+3，6是一个完全数] */ public class PerfectNumber
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www.eeworm.com/read/17578/739704

m wht.m

function y = WHT(x_in, n) % x 输入向量，列向量 % n 即Walsh-Hardma变换的点数，必须是2的幂次方 % alpha 即重叠保留的因子，在我们的方案中alpha = 2 % y 输出向量 % alpha=2; alpha=2; % 判断输入参数n n1 = log2(n); n2 = mod(n1,1); if (n2 ~= 0)
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www.eeworm.com/read/17872/763649

m wht.m

function y = WHT(x_in, n) % x 输入向量，列向量 % n 即Walsh-Hardma变换的点数，必须是2的幂次方 % alpha 即重叠保留的因子，在我们的方案中alpha = 2 % y 输出向量 % alpha=2; alpha=2; % 判断输入参数n n1 = log2(n); n2 = mod(n1,1); if (n2 ~= 0)
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www.eeworm.com/read/18028/771074

matlab

function y = WHT(x_in, n) % x 输入向量，列向量 % n 即Walsh-Hardma变换的点数，必须是2的幂次方 % alpha 即重叠保留的因子，在我们的方案中alpha = 2 % y 输出向量 % alpha=2; alpha=2; % 判断输入参数n n1 = log2(n); n2 = mod(n1,1); if (n2 ~= 0)
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