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迭代学习

  • 程序之所以称之为扩展功能的DFT

    程序之所以称之为扩展功能的DFT,是因为,它有如下扩展功能: 1. 可以自动扩展输入序列X,如果你输入的长度不足N,会自动以NaN补足。 2. 可以增大频率精度,至1/(N*T),其中T是采样周期。 3. 可以统计输入序列X的正弦波的幅度和相位 4. 输入序列可以包含NaN 5. 可以限制迭代的次数 6. 可以输入/计算二维矩阵

    标签: DFT 程序 扩展功能

    上传时间: 2014-01-25

    上传用户:miaochun888

  • 卷积码译码值最终输出算法

    卷积码译码值最终输出算法,输入为软迭代编码输入,输出为软译码输出 即SISO算法。

    标签: 卷积码 译码 算法 输出

    上传时间: 2014-02-18

    上传用户:cursor

  • 计算方法的几个经典算法

    计算方法的几个经典算法,可以用作参考。包括:三角分解法求线性方程、赛德尔迭代法、微分方程等等。

    标签: 计算方法 算法

    上传时间: 2014-12-07

    上传用户:hullow

  • 这是一类特殊的椭圆偏微分方程Helmhotz方程

    这是一类特殊的椭圆偏微分方程Helmhotz方程,该程序是用迭代法求解Helmhotz方程的,它是满足牛顿边值条件的。

    标签: Helmhotz 椭圆 偏微分方程 方程

    上传时间: 2014-09-10

    上传用户:miaochun888

  • C++STL STL(Standard Template Library

    C++STL STL(Standard Template Library,标准模板库)是惠普实验室开发的一系列软件的统称。它是由Alexander Stepanov、Meng Lee和David R Musser在惠普实验室工作时所开发出来的。现在虽说它主要出现在C++中,但在被引入C++之前该技术就已经存在了很长的一段时间。 STL的代码从广义上讲分为三类:algorithm(算法)、container(容器)和iterator(迭代器),几乎所有的代码都采用了模板类和模版函数的方式,这相比于传统的由函数和类组成的库来说提供了更好的代码重用机会。在C++标准中,STL被组织为下面的13个头文件:<algorithm>、<deque>、<functional>、<iterator>、<vector>、<list>、<map>、<memory>、<numeric>、<queue>、<set>、<stack>和<utility>。以下笔者就简单介绍一下STL各个部分的主要特点。

    标签: STL Standard Template Library

    上传时间: 2016-06-20

    上传用户:cylnpy

  • 采用LDLT分解法解病态方程组

    采用LDLT分解法解病态方程组,采用迭代求精法,将求解中丢失的残向量逐步找回来,这样可以求得更为精确的解。

    标签: LDLT 分解 方程

    上传时间: 2013-12-20

    上传用户:独孤求源

  • 基于双严格对角占优的概念

    基于双严格对角占优的概念,针对线性方程组在求解时常用的JOR迭代方法,给出了JOR迭代矩阵 谱半径新的上界及迭代法的收敛性准则,不仅适用于严格对角占优矩阵,还适用于双严格对角占优矩阵类,对相 应迭代阵谱半径的估计更精确且扩大了JOR方法收敛参数的选取范围,并用数值例子说明了所给结果的优越性。

    标签: 对角

    上传时间: 2014-07-19

    上传用户:lnnn30

  • 粒子群算法工具箱 该工具箱将PSO算法的核心部分封装起来

    粒子群算法工具箱 该工具箱将PSO算法的核心部分封装起来,提供给用户的为算法的可调参数,用户只需要定义好自己需要优化的函数(计算最小值或者最大值),并设置好函数自变量的取值范围、每步迭代允许的最大变化量(称为最大速度,Max_V)等,即可自行优化。

    标签: PSO 工具箱 粒子群算法

    上传时间: 2016-06-23

    上传用户:541657925

  • AR模型谱估计算法

    AR模型谱估计算法,对初涉AR模型谱估计的同学有很大的帮助,可以了解到其基本的模型构造和其谱估计的迭代步骤。

    标签: AR模型 谱估计 算法

    上传时间: 2016-06-29

    上传用户:refent

  • Runge_Kutta算法 在计算方法中对微分方程进行求解

    Runge_Kutta算法 在计算方法中对微分方程进行求解,迭代进行求解,效率较高

    标签: Runge_Kutta 算法 微分方程 计算方法

    上传时间: 2016-07-01

    上传用户:thuyenvinh