逐次逼近
逐次逼近技术是模数转换器（ADC）中广泛应用的一种高效转换方法，以其快速响应和高精度著称。适用于数据采集、信号处理及通信系统等多个领域。通过本页面丰富的417个资源，包括设计案例、教程和技术文档，电子工程师可以深入学习逐次逼近型ADC的工作原理与优化技巧，提升项目开发效率与质量。探索更多关于逐次逼近...
资源总数
500
逐次逼近 热门资料
查看全部 500 份 →用神经网络训练来逼近函数:y=8+2*exp(1-x.^2).*cos(2*pi*x)
用神经网络训练来逼近函数:y=8+2*exp(1-x.^2).*cos(2*pi*x)
2016-06-15
179
小波神经网络的源程序: 1.构造的非线性函数: 位于nninit_test.m 2.直接用WNN逼近非线性:Wnn_test.m, (内部调用小波函数) 3.遗传算法优化后逼近 :GA_Wnn_tes
小波神经网络的源程序: 1.构造的非线性函数: 位于nninit_test.m 2.直接用WNN逼近非线性:Wnn_test.m, (内部调用小波函数) 3.遗传算法优化后逼近 :GA_Wnn_test.m (内部调用遗传算法的,初始化,适...
2016-09-17
83
用BP网络完成函数的逼近。BP网络通常有一个或多个隐层
用BP网络完成函数的逼近。BP网络通常有一个或多个隐层，隐层中的神经元均采用sigmoid型变换函数，输出层的神经元采用纯线性变换函数。本例应用一个两层BP网络来完成函数逼近的任务，其中隐层的神经元个数是5。
2013-12-27
72
用BP网络完成函数的逼近 P网络通常有一个或多个隐层
用BP网络完成函数的逼近 P网络通常有一个或多个隐层，隐层中的神经元均采用sigmoid型变换函数，输出层的神经元采用纯线性变换函数。本例应用一个两层BP网络来完成函数逼近的任务，其中隐层的神经元个数是5。
2014-11-28
65