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多元线性回归

于 2018-01-14 发布文件大小:12KB

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代码说明：

利用多元回归分析对气象站点数据进行插值运算。(The data of meteorological stations are interpolated by multiple regression analysis.)

文件列表：

多元线性回归\cancha1.m, 2662 , 2017-12-19
多元线性回归\final51828.txt, 1307 , 2017-12-13
多元线性回归\final51839.txt, 1297 , 2017-12-13
多元线性回归\final51855.txt, 1311 , 2017-12-13
多元线性回归\final51886.txt, 1304 , 2017-12-13
多元线性回归\final51931.txt, 1308 , 2017-12-13
多元线性回归\final52908.txt, 1369 , 2017-12-13
多元线性回归\final55228.txt, 1316 , 2017-12-13
多元线性回归\final55299.txt, 1312 , 2017-12-13
多元线性回归\final55472.txt, 1248 , 2017-12-13
多元线性回归\final55578.txt, 1262 , 2017-12-13
多元线性回归\final55598.txt, 1241 , 2017-12-13
多元线性回归\final55680.txt, 1244 , 2017-12-13
多元线性回归\final56004.txt, 1342 , 2017-12-13
多元线性回归\final56018.txt, 1268 , 2017-12-13
多元线性回归\final56106.txt, 1275 , 2017-12-13
多元线性回归\final56125.txt, 1262 , 2017-12-13
多元线性回归\final56202.txt, 1264 , 2017-12-13
多元线性回归\final56227.txt, 1228 , 2017-12-13
多元线性回归\final56312.txt, 1238 , 2017-12-13
多元线性回归, 0 , 2018-01-14

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Gatheral SVI模型包含 raw SVI， Surface SVI 和含有跳过程的SVI(This is a document about the SVI model codes of J.Gatheral including raw SVI, Surface SVI and SVI with jump)

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2010-06-08 18:53:07下载

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采用LSTM算法用python语言实现的信号时间序列预测，可预测信号的占用度(The LSTM algorithm is used to predict the signal time series in python language)

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本程序实现了基于最佳维纳滤波器的盲解卷积算法。维纳滤波将地震子波转换为任意所需要的形态。例如，像反滤波一样，可以设计维纳滤波器将地震子波转换为尖脉冲。但维纳滤波不同于反滤波，它是在最小平方的意义上为最佳。基于最佳纳滤波理论的滤波器算法是人们熟知的维纳一莱文逊(Wiener—Levinson)算法。本程序提供了五种期望输出：零延迟尖脉冲；任一延迟尖脉冲；时间提前了的输入序列；零相位子波；任意期望波形。(Wiener—Levinson algorithm used in wiener filter. matlab with detailed note in Chinese.)

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