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A-Guide-to-MATLAB-Object-Oriented-Programming---A

于 2011-12-12 发布 文件大小:6470KB
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  A Guide to MATLAB Object-Oriented Programming - Andy H. Register

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  • offplane1dte
    带有三种媒介的周期性结构层的一维光子晶体特横电场模带隙的平面波模拟(Three kinds of media with periodic structure layer of a special te-dimensional photonic crystal band gap of the plane wave model simulation)
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  • 2-Brmet
    lam do an chuyen nganh vat va qua di
    2011-05-29 12:43:42下载
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    simulink model for fft/ifft
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    图像的自适应魏纳滤波 MATLAB的,(Image Adaptive Filter WEI Na MATLAB, every word uttered)
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  • capacitor-placement-using-bat-algorithm-for-annua
    capacitor placement using bat algorithm for annual savings
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  • sinorder
    为sinudoidal模型的AIC阶估计.AIC信息准则即Akaike information criterion,是衡量统计模型拟合优良性的一种标准,又由于它为日本统计学家赤池弘次创立和发展的,因此又称赤池信息量准则。它建立在熵的概念基础上,可以权衡所估计模型的复杂度和此模型拟合数据的优良性。 在一般的情况下,AIC可以表示为: AIC=2k-2ln(L) 其中:k是参数的数量,L是似然函数。 假设条件是模型的误差服从独立正态分布。 让n为观察数,RSS为剩余平方和,那么AIC变为: AIC=2k+nln(RSS/n) 增加自由参数的数目提高了拟合的优良性,AIC鼓励数据拟合的优良性但是尽量避免出现过度拟合(Overfitting)的情况。所以优先考虑的模型应是AIC值最小的那一个。赤池信息准则的方法是寻找可以最好地解释数据但包含最少自由参数的模型。(AIC order estimation for sinudoidal model)
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  • Time_Frequency_Merging_for_ARMA_Model
    arma模型的时频归并的matlab实现(arma model achieved when the frequency of incorporation of the matlab)
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  • gmdh_example
    GMDH_main为GMDH主函数; variable_Combin为输入层初始变量选为x1,x1^2,x1*x2,x2^2,x2时的输入变量矩阵值 variable_select计算X_train训练输入数据,Y_train训练输出数据,X_test测试输入数据,Y_test测试输出数据 Combin为求变量的两两组合 Sym_Combin为求符号变量的两两组合 PE_AIC求每层各神经元的参数估计W,及训练数据在参数估计后估计的输出out_train,测试数据在参数估计后的估计输出out_test,还有与实际比较的误差平方和PESS, 以及准则值AIC sym_representation求最终的输入输出符号表达式 Criterion_value求准则值 (GMDH_main main function for the GMDH variable_Combin initial variables chosen for the input layer, x1, x1 ^ 2, x1* x2, x2 ^ 2, x2 the value of the input variable matrix calculation X_train variable_select training input data, Y_train training output data, X_test test input data, Y_test for the sake of the test output data Combin pairwise combination of variables for the sake of symbolic variables Sym_Combin pairwise combinations PE_AIC neurons find each parameter estimation of the W, and after the training data is estimated in the estimation of output out_train, test data After the parameter estimates of the output estimated out_test, also compared with the actual sum of squared errors PESS, as well as the final criterion value AIC sym_representation seek the input and output values ​ ​ of symbolic expressions Criterion_value find criteria)
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  • MATLAB-Programs
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  • DTC_PMSG
    la commande dtc de la gsap
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