最小均方（LMS）自适应算法就是一中已期望响应和滤波输出信号之间误差的均方值最小为准的，依据输入信号在迭代过程中估计梯度矢量，并更新权系数以达到最优的自适应迭代算法。LMS算法是一种梯度最速下降方法，其显著的特点是它的简单性。这算法不需要计算相应的相关函数，也不需要进行矩阵运算。
上传时间： 2013-12-15
上传用户：zhaiye
1.有三根杆子A,B,C。A杆上有若干碟子 2.每次移动一块碟子,小的只能叠在大的上面 3.把所有碟子从A杆全部移到C杆上 经过研究发现，汉诺塔的破解很简单，就是按照移动规则向一个方向移动金片： 如3阶汉诺塔的移动：A→C,A→B,C→B,A→C,B→A,B→C,A→C 此外，汉诺塔问题也是程序设计中的经典递归问题
上传时间： 2016-07-25
上传用户：gxrui1991
一个报童从报刊发行中心订报后零售，每卖一份报纸可赚钱a元；若报纸卖不出去，则退回发行处，每退一份要赔钱b元。每天报童卖出的份数是随机的，但报童可以根据以往卖报情况统计得到每天卖k份报纸的概率密度p(k)。 （1） 求报童每天期望收益达到最大（或损失达到最小）的定报量z。 （2） 改变参数a/b的值，观察订报量的最优值变化，画出变化曲线。 试画出仿真流程图，进行程序实现，并对仿真结果进行分析。
上传时间： 2016-07-30
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按FPE定阶的 源程序：fpe.cpp M序列：M序列.txt 白噪声：Gauss.txt 程序中先用依模型阶次递推算法估计模型的参数，再用fpe方法判断模型的阶次。 程序运行结果如下： n: 1 判断阶次FPE的值: 0.0096406 -0.481665 1.07868 n: 2 判断阶次FPE的值: 0.00875755 -0.446739 0.00498181 1.07791 0.0527289 n: 3 判断阶次FPE的值: 0.0087098 -0.459433 0.120972 -0.0569228 1.07814 0.0390757 0.116982 n: 4 判断阶次FPE的值: 0.000396884 -0.509677 0.4501 -0.200906 0.0656188 1.07991 -0.0156362 0.442989 0.0497236 n: 5 判断阶次FPE的值: 3.2095e-007 -1.18415 0.813123 -0.517862 0.34881 -0.116864 1.07999 -0.744141 0.474462 -0.253112 0.122771 n: 6 判断阶次FPE的值: 3.23349e-007 -1.14659 0.76933 -0.487651 0.329676 -0.10377 -0.00440907 1.07999 -0.703574 0.447253 -0.235282 0.113587 0.00479688 从以上结果可以看出，当n=5时，fpe值最小，所以这时的模型阶次和参数估计值为最优结果： 3.2095e-007 -1.18415 0.813123 -0.517862 0.34881 -0.116864 1.07999 -0.744141 0.474462 -0.253112 0.122771
上传时间： 2013-12-11
上传用户：yd19890720
溫度華氏轉變攝氏 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> enum x {A,B,C,D,E} int main(void) { int a=73,b=85,c=66 { if (a>=90) printf("a=A等級!!\n") else if (a>=80) printf("73分=B等級!!\n") else if (a>=70) printf("73分=C等級!!\n") else if (a>=60) printf("73分=D等級!!\n") else if (a<60) printf("73分=E等級!!\n") } { if (b>=90) printf("b=A等級!!\n") else if (b>=80) printf("85分=B等級!!\n") else if (b>=70) printf("85分=C等級!!\n") else if (b>=60) printf("85分=D等級!!\n") else if (b<60) printf("85分=E等級!!\n") } { if (c>=90) printf("c=A等級!!\n") else if (c>=80) printf("66分=B等級!!\n") else if (c>=70) printf("66分=C等級!!\n") else if (c>=60) printf("66分=D等級!!\n") else if (c<60) printf("66分=E等級!!\n") } system("pause") return 0 }
上传时间： 2014-11-10
上传用户：wpwpwlxwlx
溫度華氏轉變攝氏 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> enum x {A,B,C,D,E} int main(void) { int a=73,b=85,c=66 { if (a>=90) printf("a=A等級!!\n") else if (a>=80) printf("73分=B等級!!\n") else if (a>=70) printf("73分=C等級!!\n") else if (a>=60) printf("73分=D等級!!\n") else if (a<60) printf("73分=E等級!!\n") } { if (b>=90) printf("b=A等級!!\n") else if (b>=80) printf("85分=B等級!!\n") else if (b>=70) printf("85分=C等級!!\n") else if (b>=60) printf("85分=D等級!!\n") else if (b<60) printf("85分=E等級!!\n") } { if (c>=90) printf("c=A等級!!\n") else if (c>=80) printf("66分=B等級!!\n") else if (c>=70) printf("66分=C等級!!\n") else if (c>=60) printf("66分=D等級!!\n") else if (c<60) printf("66分=E等級!!\n") } system("pause") return 0 }
上传时间： 2013-12-12
上传用户：亚亚娟娟123
第1章 用于可靠数字传输和存储的编码 第2章 代数引论 第3章 线性分组码 第4章 重要的线性分组吗 第5章 循环码 第6章 二进制BCH码 第7章 非二进制BCH码、RS码及其译码算法 第8章 大数逻辑可译码有限几何码 第9章 线性分组码的网络 第10章 基于可靠性的线性分组码软判决译码算法 第11章 卷积码 第12章 卷积码的最优译码 第13章 卷积码的次优译码 第14章 基于网络的软判决译码算法 第15章 级联编码、码分解与多阶段译码 第16章 Turbo编码 第17章 低密度单奇偶校验码 第18章 网络编码调制 第19章 分组编码调制 第20章 纠突发错误码 第21章 纠突发错误卷积码 第22章 自动请求重传（ARQ）策略 附录A 伽罗华域的表 附录B GF（2m）中元素的最小多项式 附录C 长度至2 10-1的二进制本原BCH码的生成多项式 9.6 卷积码
上传时间： 2014-01-10
上传用户：fnhhs
给定两个集合A、B，集合内的任一元素x满足1 ≤ x ≤ 109，并且每个集合的元素个数不大于105。我们希望求出A、B之间的关系。 任 务 ：给定两个集合的描述，判断它们满足下列关系的哪一种： A是B的一个真子集，输出“A is a proper subset of B” B是A的一个真子集，输出“B is a proper subset of A” A和B是同一个集合，输出“A equals B” A和B的交集为空，输出“A and B are disjoint” 上述情况都不是，输出“I m confused!”
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上传时间： 2017-03-15
上传用户：yulg
在网络异常检测中,为了提高对异常状态的检测率，降低对正常状态的误判率,本文提出一种基于量子粒子群优化算法训练小波神经网络进行网络异常检测的新方法。利用量子粒子群优化算法(QPSO)训练小波神经网络,将小波神经网络(WNN)中的参数组合作为优化算法中的一个粒子,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量。
上传时间： 2014-12-03
上传用户：liuchee
探索一种应用 Kalman 滤波技术估计出系统状态，通过反馈校正实现惯导系统水平阻尼的方法。当外速度存在常值误差时，惯导系统水平姿态误差和加表零偏的耦合量经 Kalman 滤波，能够被快速准确地估计出来，在最优时刻反馈此估计量对系统进行校正，可以对舒勒振荡进行阻尼，实现传统水平阻尼网络的作用。仿真试验表明，与传统阻尼网络相比，Kalman 滤波阻尼不仅能够有效地消除舒勒周期振荡误差，而且在导航状态切换过程中能有效抑制超调的产生，改善系统的性能。
标签： Kalman 滤波技术 捷联惯导 水平 系统 算法 阻尼
上传时间： 2016-08-17
上传用户：瓦力瓦力hong
