%========================开始提取加噪信号的各类特征值================================ for n=1:1:50; m=n*Ns; x=(n-1)*Ns; for i=x+1:m; %提取加噪信号'signal_with_noise=y+noise'的前256个元素，抽取50次 y0(i)=signal_with_noise(i); end Y=fft(y0); %对调制信号进行快速傅里叶算法（离散） y1=hilbert(y0) ; %调制信号实部的解析式 factor=0; %开始求零中心归一化瞬时幅度谱密度的最大值gamma_max for i=x+1:m; factor=factor+y0(i); end ms=factor/(m-x); an_i=y0./ms; acn_i=an_i-1; end gamma_max=max(fft(acn_i.*acn_i))/Ns
上传时间： 2020-04-07
上传用户：如拷贝般复制
Chu序列、Bjork序列、P序列实现 % cazac_creat 生成cazac序列 % signal_length:生成cazac信号长度 N % cazac_seq:生成的cazac序列 % sig_num:序列个数 M % k=signal_length-1; % seq_switch: % 1:Chu M<=N-1 % 2:P M<=N % 3:Bjorck M<=N
上传时间： 2021-11-11
上传用户：BY1902082
二乘法曲线拟合 //X,Y -- X,Y两轴的坐标 //M -- 结果变量组数 //N -- 采样数目 //A -- 结果参数
上传时间： 2015-04-06
上传用户：wl9454
* 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
上传用户：
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 。 本算法用指数平滑法预测数据
上传时间： 2013-12-27
上传用户：lijinchuan
实验题目：Hermite插值多项式 相关知识：通过n+1个节点的次数不超过2n+1的Hermite插值多项式为： 其中，Hermite插值基函数 数据结构：三个一维数组或一个二维数组 算法设计：（略） 编写代码：（略） 实验用例： 已知函数y=f(x)的一张表(其中 )： x 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 y 0.904837 0.818731 0.740818 0.670320 0.606531 m -0.904837 -0.818731 -0.740818 -0.670320 -0.606531 x 0.60 0.70 0.80 0.90 1.00 y 0.548812 0.496585 0.449329 0.406570 0.367879 m -0.548812 -0.496585 -0.449329 -0.406570 -0.367879 实验用例：利用Hermite插值多项式 求被插值函数f(x)在点x=0.55处的近似值。建议：画出Hermite插值多项式 的曲线。
上传时间： 2013-12-24
上传用户：czl10052678
1、以不同的视角观察球面 和圆柱面 所围区域。2、画出s(t)=cos(2/3πf0t)的曲线及其付氏变换的曲线.设:f0=1KHz,时域分辨率 dt=0.01ms, 采样点数 N=2k, k>10.（均为M文件）
上传时间： 2014-11-04
上传用户：wangzhen1990
伪随机序列（N=4的M序列）的C语言编程实现，可以应用于相关分析法和最小二乘辨识的输入信号。
上传时间： 2017-06-08
上传用户：as275944189
多旅行商问题(Multiple Traveling Salesperson Problem ,简称MTSP) 讨论的是如何安排m( > 1 ) 位旅行商访问n( > m ) 座城市,要求每个城市只允许被访问一次时,求解所有旅行商花费的费用和是最小(或最大) 的问题。MTSP 问题其实与单 旅行商问题(Traveling Salesperson Problem ,简称TSP) 相似,但是由于添加了任何城市只要被某一旅行商访问到即可这个附加条 件,因而增加了问题复杂度。在以前使用遗传算法(GA) 研究解决MTSP 问题时,通常采用标准的TSP 染色体和处理方法。现 为解决MTSP 问题给出了一种新的染色体设计和相关的处理方法,并与以往的理论设计和计算性能进行比较。计算测试显 示,新的方法能够获得较小的查找空间,在许多方面,新的方法产生的解空间更好。
标签： Salesperson Traveling Multiple Problem
上传时间： 2013-12-17
上传用户：虫虫虫虫虫虫
给出数n和m(m<9)个数字,求只含有m个数字的n的最小倍数.
上传时间： 2014-05-25
上传用户：我们的船长
