Hamming 神经网络从功能上来看是最小Hamming 距离分类器．利用它能够完成不完整输入信息与所存储模式的最小汉明距离分类． Hamming 网络是一个双层神经网络，第一层网（即匹配子网络）是用来计算输入模式与该网络已经学习过的各样本之间的匹配测度．第二层网（即竞争子网络）接收从匹配子网络送来的未知模式与已存各样本的匹配测度，然后经过多次迭代运算就可以求得与输入模式相匹配的样本．
上传时间： 2015-07-04
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硕士学位论文:LDPC码在瑞利衰落信道中的性能分析 信道编码技术可以带来编码增益，节省宝贵的功率资源，己经成为现代数字 通信系统中必不可少的关键技术。LDPC码采用低复杂度的迭代译码算法，且具有 逼近香农限的性能.由于LDPC码具有诸多优点，它在信息可靠传输中的良好应 用前景己经引起学术界和rr业界的高度重视，成为当今信道编码领域最受瞩目的 研究热点之一。 本文主要探讨了LDPC码在瑞利衰落信道中的性能，基于LDPC码的分组空 时码系统，以及基于LDPC码的正交频分复用系统.
上传时间： 2013-12-27
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本论文中，将软件工程的基本原理和方法应用到整个系统，并对其进行需求分析，提出了解决问题的具体方法。在具体制作中，用ASP技术来实现B/S系统，ASP技术与数据库技术结合，用户在浏览器端可以随意查询自己需要的标本，而数据的后台操作则由服务器端处理。这样提高了网页的互动性，使整个系统能更好的为用户服务。
标签： 论文
上传时间： 2013-11-29
上传用户：xuan‘nian
经典的数据挖掘分类算法，由ID3算法演变而来。本算法主要用于处理连续属性值，基本过程如下： 1.根据属性的值对数据集排序 2.用不同的阈值将数据集动态的分类 3.迭代根据阈值进行划分 4.得到所有可能的阈值、增益以及增益比
上传时间： 2014-01-10
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本人长期从事matlab中simulink在无线通信上的仿真（通信抗干扰国家重点实验室），此Turbo迭代译码程序是我见过的最经典的链路，过程非常的清晰，尤其迭代译码部分巧妙的利用降速率用最简单的结构实现了复杂的迭代过程，值得同行学习，必有极大收获！
上传时间： 2014-03-07
上传用户：skfreeman
线性方程组的数值解法，包括高斯消去，三角分解，追赶法和Jacobi等迭代方法
上传时间： 2013-12-26
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L-M法的函数库，非常好用的非线性优化法，直接包含f2c.h即可使用LMDIF函数
上传时间： 2016-04-23
上传用户：youth25
优点：1.对于信噪比高的信号滤波效果好； ％ 2.对于边沿的保护强过阈值滤波，不会产生阈值滤波情况下的过于平滑与Gibbs现象。 ％缺点：1.由于对边沿信号没做任何处理，所以边沿可能会有脉冲噪声保留下来； ％ 2.计算相关系数中，如果计算出来的小波系数点位置偏差大，则相关系数计算受影响； ％ 3.需要迭代运算，迭代的噪声能量阈值选取很重要，这里以开始段无信号处估计噪声； ％ 4.需要迭代运算，所以运算量比阈值法大； ％ 5.受分解层次影响，在大尺度上小波系数点位置偏差更大，相关系数计算不准确。 ％需要具体调整的地方：1.分解的尺度；
上传时间： 2013-12-26
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数值计算方法，用MATLAB编的 高斯赛德尔设计实际例子的 迭代算法程序，
上传时间： 2016-05-15
上传用户：CHINA526
数值线性代数的Matlab应用程序包 共13个程序函数，每个程序函数有相应的例子函数一一对应，以*Example.m命名 程序名称 用途 Method 方法 GrmSch.m QR因子分解 classical Gram－Schmidt orthogonalization 格拉母－斯密特 MGrmSch.m QR因子分解 modified Gram－Schmidt iteration 修正格拉母－斯密特 householder.m QR因子分解 Householder 豪斯霍尔德QR因子分解 ZXEC.m 最小二乘拟合 polynomial interpolant 最小二乘插值多项式 NCLU.m LU因子分解 Gaussian elimination 不选主元素的高斯消元 PALU.m LU因子分解 partial pivoting Gaussian elimination 部分选主元的高斯消元 cholesky.m 楚因子分解 Cholesky Factorization 楚列斯基因子分解 PwItrt.m 求最大特征值 Power Iteration 幂迭代 Jacobi.m 求特征值 Jacobi iteration 按标准行方式次序的雅可比算法 Anld.m 求上Hessenberg Arnoldi Iteration 阿诺尔迪迭代 zuisu.m 解线性方程组 Steepest descent 最速下降法 CG.m 解线性方程组 Gradients 共轭梯度 BCG.m 解线性方程组 Biconjugate Gradients 双共轭梯度
上传时间： 2016-05-17
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