Aravind

十个关于基本函数测试的函数编程。关于MatLAB的函数编程(the ten function about basemarched try in matlab)

RBFN Radial basis function networks

lms echo cancellation

1） 借助MATLAB画出误差性能曲面和误差性能曲面的等值曲线； 2） 写出最陡下降法， LMS算法的计算公式（ ）； 3） 用MATLAB产生方差为0.05,均值为0白噪音S(n)，并画出其中一次实现的波形图； 4） 根据2）中的公式，并利用3）中产生的S(n)，在1）中的误差性能曲面的等值曲线上叠加画出采用最陡下降法， LMS法时H(n)的在叠代过程中的轨迹曲线。 5）用MATLAB计算并画出LMS法时 随时间n的变化曲线（对 应S(n)的某一次的一次实现）和e(n)波形；某一次实现的结果并不能从统计的角度反映实验的结果的正确性，为得到具有统计特性的实验结果，可用足够多次的实验结果的平均值作为实验的结果。用MATLAB计算并画出LMS法时J(n)的100次实验结果的平均值随时间n的变化曲线。 6）用MATLAB计算并在1）中的误差性能曲面的等值曲线上叠加画出LMS法时100次实验中的H(n)的平均值的轨迹曲线； 7）对以上实验结果给出一些你认为有价值的讨论。 （在实验中n=1,,…..N,N的取值根据实验情况确定，一般选取足够大以使算法达到基本收敛，本题作业以电子文档PDF格式提供） (1) With MATLAB to draw the contours of the error performance surface and error performance surface 2) Write down the steepest descent method, the LMS algorithm formula () 3) using MATLAB variance 0.05, mean 0 white noise S (n), and draw one to achieve the waveform diagram 4) According to the formula 2), and using 3) S (n) produced in 1), the error performance of the contours of the surfaces superimposed on draw using the steepest descent method, the LMS method is H (n) in the iterative process in the trajectory curve. 5) curve to calculate and draw the LMS method using MATLAB with time n (time corresponding to the S (n) of a first implementation) and e (n) waveform reflect a certain time to achieve results not from a statistical point of experiment the correctness of the results obtained with the experimental results of the statistical properties of the available sufficient times the average of the experimental results as a result of the experiment. Calculate and draw the LMS m)

实用图像处理教程，是这方面的经典教程，适合通信的同学继续学习(Practical image processing tutorial, this classic guide for communication students continue to learn)

说明：  东南大学 信息学院 数字信号处理作业代码(DSP homework of Southeast University )

Linear Convolution Algorithim

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自己编写的 基于模糊聚类算法的排序问题 希望对大家有用(Scheduling problem based on fuzzy clustering algorithm)

基于SVD分解的图像压缩matlab源码，带有注释，非常易读，可以作为好的入门参考。(An implement of image compression using singular decomposation algorithm.)