插值函数, 称为被插函数. 最小二乘拟合: 已知一批离散的数据 , 互不相同,寻求一个拟合函数 ,使 与 的误差平方和在最小二乘意义下最小.在最小二乘意义下确定的 称为最小二乘拟合函数
上传时间： 2017-05-10
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用“提前停止”方法提高BP网络推广能力 本例将用提前停止和训练函数TRAINGDX相结合来避免“过度拟合”产生的误差
上传时间： 2013-11-28
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比较传统单用户检测、线性解相关多用户检测、最小均方误差多用户检测的误码率函数MUD.m
上传时间： 2013-12-05
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任意波形发生器已成为现代测试领域应用最为广泛的通用仪器之一，代表了信号源的发展方向。直接数字频率合成(DDS)是二十世纪七十年代初提出的一种全数字的频率合成技术，其查表合成波形的方法可以满足产生任意波形的要求。由于现场可编程门阵列(FPGA)具有高集成度、高速度、可实现大容量存储器功能的特性，能有效地实现DDS技术，极大的提高函数发生器的性能，降低生产成本。 本文首先介绍了函数波形发生器的研究背景和DDS的理论。然后详尽地叙述了用FPGA完成DDS模块的设计过程，接着分析了整个设计中应处理的问题，根据设计原理就功能上进行了划分，将整个仪器功能划分为控制模块、外围硬件、FPGA器件三个部分来实现。最后就这三个部分分别详细地进行了阐述。 在实现过程中，本设计选用了Altera公司的EP2C35F672C6芯片作为产生波形数据的主芯片，充分利用了该芯片的超大集成性和快速性。在控制芯片上选用了三星公司的上S3C2440作为控制芯片。本设计中，FPGA芯片的设计和与控制芯片的接口设计是一个难点，本文利用Altera的设计工具QuartusⅡ并结合Verilog—HDL语言，采用硬件编程的方法很好地解决了这一问题。论文最后给出了系统的测量结果，并对误差进行了一定分析，结果表明，可输出步进为0.01Hz，频率范围0.01Hz～20MHz的正弦波、三角波、锯齿波、方波，或0.01Hz～20KHz的任意波。通过实验结果表明，本设计达到了预定的要求，并证明了采用软硬件结合，利用FPGA技术实现任意波形发生器的方法是可行的。
上传时间： 2013-08-03
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在第 1 部分中，我们计算了频率域中非反相运算放大器结构的闭环传输函数。特别是，我们通过假设运算放大器具有一阶开环响应，推导出了传输函数。计算增益误差时，振幅响应很重要。
上传时间： 2013-12-20
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摘要：超低频信号发生器是科研、教学、制造业中一种最常用的通用仪器，输出波形一般固定为正弦波、三角波、锯齿波和方波，不能实现有时在实验和工程应用中需要的特殊信号或自定义信号。而要实现这一要求，不是做成硬件式的专用信号发生器，就是用计算机系统来完成，前者仍然不灵活，后者费用太高。然而应用单片机技术，通过软件与硬件的有机结合由硬件电路搭成一个环境平台，再由软件程序把要求的“任意函数信号”数据表嵌入在单片机程序存储器内，通过软件程序更改输出波形数据表，即可方便实现输出任意函数信号，而无需变动硬件电路。本原理样机使用单片机AT89C51，对其进行一次固化，可以安排四种任意波形，频率范围为0.001～800Hz，幅值范围为0～±10V。本文中对原理样机的软硬件系统的性能和误差进行了定量分析，并设计了一套使用Intel公司的新一代16位单片机80296SA对该样机进行了性能提升的新型样机方案，然后对新型样机方案进行了原理分析和性能分析，并给出了误差的定量计算，表明此方案不但可使样机的原理频率范围提高至1500Hz，输出幅值不变，输出分辨率提高至212，使波形质量大为改善。希望这种性价比较高的函数信号发生器对科研、教学、制造业有所帮助。关键词：单片机应用 MCS51 MCS296 超低频信号发生器
上传时间： 2013-11-20
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更新说明： 此版本在版本1、2的基础上做了2点重大改进 1、改进了PhaSpa2VoltCoef函数算法，使得现算法的运行速度约是原算法的4倍 2、改进了volterra_train_lu函数算法，使得相对均方误差提高了约1000倍，新算法不再需要对样本做归一化处理
标签： PhaSpa2VoltCoef 版本 更新 函数
上传时间： 2014-01-02
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//=== === === === === === === === === === === === === === = //函数说明 //函数名称：PolyFit //函数功能：最小二乘法曲线拟合 //使用方法：double *x ---- 存放n个数据点的X坐标 // double *y ---- 存放n个数据点的Y坐标 // int n -------- 给定数据点个数 // double *a ---- 返回m-1次拟合多项式的m个系数 // int m -------- 拟合多项式的项数，即拟合多项式的最高次为m-1。要求m<=n,且 // m<=20。若m>n或m>20，则本函数自动按m=min{n,20}处理 // double *dt --- dt[0]返回拟合多项式与各数据点误差的平方和；dt[1]返回拟合多 // 项式与各数据点的误差绝对值之和；dt[2]返回拟合多项式与各数据 // 点误差绝对值的最大值 //注意事项：拟合多项式的形式为 y = b0 + b1*(x-Xavr)...
上传时间： 2015-07-19
上传用户：waizhang
* 本算法用最小二乘法依据指定的M个基函数及N个已知数据进行曲线拟和 * 输入: m--已知数据点的个数M * f--M维基函数向量 * n--已知数据点的个数N-1 * x--已知数据点第一坐标的N维列向量 * y--已知数据点第二坐标的N维列向量 * a--无用 * 输出: 函数返回值为曲线拟和的均方误差 * a为用基函数进行曲线拟和的系数, * 即a[0]f[0]+a[1]f[1]+...+a[M]f[M].
上传时间： 2015-07-26
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神经网络的样本值对整个网络能否正常运行及误差的大小非常重要，因此本程序不采用让用户自己输入样本植的方法，而自动设定了样本值 该网络采用的作用函数为Sigmoid函数，即f(x)=1/(1+e-x)。网络先对输入的样本值进行训练，当达到规定的训练次数或者网络的整体误差达到规定的精确度时就停止训练。此后，可以输入成绩运行网络得出运行结果。
上传时间： 2013-12-05
上传用户：cuibaigao
