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L-M

  • 基于GA与L-M优化算法的变压器故障诊断研究

    利用MATLAB环境建立一个用于变压器故障诊断的BP网络模型。首先利用具有全局寻优功能的遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,然后采用L-M(Levenberg-Marquardt)优化算法对BP神经网络进行训练,从而达到加快网络训练速度,避免训练过程陷入局部极小点的目的。最后,详细记录网络的实际输出,并与期望输出做对比研究,最终证实了此网络达到了设计要求,可用于变压器的故障诊断。

    标签: L-M 优化算法 变压器 故障诊断

    上传时间: 2013-10-10

    上传用户:hz07104032

  • L-M算法(BP的一种改进算法)应用实例

    L-M算法(BP的一种改进算法)应用实例

    标签: L-M 算法 改进算法 应用实例

    上传时间: 2013-12-12

    上传用户:SimonQQ

  • L-M算法。除了动量法(基于梯度下降的训练算法)外

    L-M算法。除了动量法(基于梯度下降的训练算法)外,学习率自适应调整策略是BP算法改进的另一种途径,它利用Levenberg-Marquardt优化方法,从而使得学习时间更短。其缺点是,对于复杂的问题,该方法需要很大的存储空间。

    标签: L-M 算法 动量 梯度

    上传时间: 2014-01-04

    上传用户:ommshaggar

  • L-M法的函数库

    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

    标签: L-M 函数库

    上传时间: 2016-04-23

    上传用户:youth25

  • 实现最优二叉树的构造;在此基础上完成哈夫曼编码器与译码器。 假设报文中只会出现如下表所示的字符: 字符 A B C D E F G H I J K L M N 频度 186 64 13 22

    实现最优二叉树的构造;在此基础上完成哈夫曼编码器与译码器。 假设报文中只会出现如下表所示的字符: 字符 A B C D E F G H I J K L M N 频度 186 64 13 22 32 103 21 15 47 57 1 5 32 20 57 字符 O P Q R S T U V W X Y Z , . 频度 63 15 1 48 51 80 23 8 18 1 16 1 6 2 要求完成的系统应具备如下的功能: 1.初始化。从终端(文件)读入字符集的数据信息,。建立哈夫曼树。 2.编码:利用已建好的哈夫曼树对明文文件进行编码,并存入目标文件(哈夫曼码文件)。 3.译码:利用已建好的哈夫曼树对目标文件(哈夫曼码文件)进行编码,并存入指定的明文文件。 4.输出哈夫曼编码文件:输出每一个字符的哈夫曼编码。

    标签: 186 字符 13 64

    上传时间: 2014-11-23

    上传用户:shanml

  • L-M优化算法(trainlm)和贝叶斯正则化算法(trainbr)

    L-M优化算法(trainlm)和贝叶斯正则化算法(trainbr)

    标签: trainlm trainbr L-M 优化算法

    上传时间: 2013-12-08

    上传用户:gundamwzc

  • 替代加密: A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W 密文 Y Z D M R N H X J L I O Q U W A C B E G

    替代加密: A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W 密文 Y Z D M R N H X J L I O Q U W A C B E G F K P 明文 X Y Z T S V I HAVE A DREAM!# 密文?? 用ARM编程实现替代加密。

    标签: 加密

    上传时间: 2016-07-16

    上传用户:qq521

  • 非线性最小二乘法,L-M算法

    非线性最小二乘法,L-M算法,单精度。可用于学习,科研

    标签: L-M 非线性 最小二乘法 算法

    上传时间: 2016-08-21

    上传用户:wendy15

  • function Binary_Search(L,a,b,x) begin if a>b then return(-1) else begin m:=(a+b) div 2

    function Binary_Search(L,a,b,x) begin if a>b then return(-1) else begin m:=(a+b) div 2 if x=L[m] then return(m) else if x>L[m] then

    标签: begin Binary_Search function return

    上传时间: 2015-12-17

    上传用户:tb_6877751

  • 基于FPGA的语音增强算法研究与实现.rar

    现实生活中的语音不可避免的要受到周围环境的影响,背景噪声例如机械噪声、街头音乐噪音,其他说话者的话音等均会严重地影响语音信号的质量:此外传输系统本身也会产生各种噪声,因此接收端的信号为带噪语音信号。混叠在语音信号中的噪声按类别可分为环境噪声等的加法性噪声及电器线路干扰等的乘法性噪声;按性质可分为平稳噪声和非平稳噪声。 语音增强的根本目的就是净化语音质量。把不需要的噪音减低到最小程度。但是由于噪音的复杂性,很难归纳出一个统一的特征,因此不可能寻求一种算法完全适应于所有的噪音消除,因此语音增强是一个复杂的工程。 有关抗噪声技术的研究以及实际环境下的语音信号处理系统的开发,在国内外已经成为语音信号处理非常重要的研究课题,已经作了大量的研究工作,取得了丰富的研究成果。本文仅对加性噪声下的语音增强技术做了较为仔细的讨论,我们先给出语音信号处理的基本理论,它是语音增强算法研究和实现的理论基础,在此基础总结了自适应信号处理技术的特点以及在语音增强方面的应用。选取工程领域最常用的自适应LMS滤波算法和RLS滤波算法作为研究对象,提出了利用最小均方误差意义下自适应滤波器的输出信号与主通道噪声信号的等效关系,得到滤波器最佳自适应参数的方法,并分析了在平稳和非平稳噪声环境下,L M S滤波器族和R L S滤波器在不同噪音输入下的权系数收敛速度、权系数稳定性、跟踪输入信号的能力和信噪比的改善等特性。 研究了MATLAB语言程序设计和使用MALTLAB对语音算法进行仿真、并输入了多种实际环境下的噪音进行滤波仿真并对仿真的结果进行比较和分析。总结出了LMS、NLMS、SIGN-ERROR-LMS、RLS自适应滤波器在语音滤波方面的特点 和应用情况。 最后在MATLAB仿真的基础上,利用Altera公司的Cyclone2系列FPGA芯片和多种EDA工具,完成了L M S自适应滤波器的FPGA设计。 关键词:语音增强,背景噪音,自适应滤波器,LMS,RLS,FPGA

    标签: FPGA 语音增强 算法研究

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:lijianyu172