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C-C

于 2018-12-11 发布 文件大小:12KB
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代码说明:

  使用matlab计算混沌参数 相空间重构参数(Use matlab to calculate the numbers)

文件列表:

C-C\c-c.m, 2127 , 2013-10-07
C-C\data.mat, 12203 , 2013-10-07
C-C, 0 , 2013-10-07

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  • ls_esprit
    一种DOA估计算法,属于子空间分类(旋转不变子空间算法)(A DOA estimation algorithm, which sub-space classification (rotation invariant subspaces algorithm))
    2008-06-24 16:12:31下载
    积分:1
  • test6
    一些非常实用的神经网络实例,是用matlab语言编写,值得学习和借鉴!(Some very practical instance of the neural network, using matlab language worth learning!)
    2013-04-09 22:48:00下载
    积分:1
  • P
    说明:  WLS的电力系统状态估计,能够迅速完成节点迭代(WLS state estimation of power system that can quickly complete node iterator)
    2015-05-21 17:03:42下载
    积分:1
  • Image_Fusion_Toolkit
    这是国外研究小波图像处理的学者做出的工具箱,十分好用。(This is the overseas research scholars of wavelet image processing toolbox to make very easy to use.)
    2009-11-03 09:41:08下载
    积分:1
  • abhpitch
    matlab code for pitch of speech signal
    2014-12-06 12:44:33下载
    积分:1
  • IOCommon
    关于短路仿真的一些源程序同时是有关多目标优化的源程序(Some source of short-circuit emulation is also the source for multi-objective optimization)
    2011-11-28 10:49:17下载
    积分:1
  • pid_smith
    smith预估器添加到PID的控制器当中,解决了控制对象有延迟的影响(Smith predictor is added to the PID controller, solves the influence of time delay control object)
    2015-01-09 15:14:53下载
    积分:1
  • matlab-experiment
    了解隐马尔科夫模型HMM的概念、组成和需要解决的问题;掌握三个基本算法:forward算法、Viterbi算法和Baum-Welch算法,并利用matlab进行实验分析一道具体问题(Understand the concept of Hidden Markov Model HMM, composition and problems to be solved mastered three basic algorithms: forward algorithm, Viterbi algorithm and Baum-Welch algorithm and experimental analysis using matlab specific problems together)
    2014-01-15 16:28:34下载
    积分:1
  • vtoolbox
    振动工具箱,用于机械振动理论的学习与基于matlab的编程(Vibration toolbox for mechanical vibration theory of learning and programming based on matlab)
    2008-12-21 14:34:38下载
    积分:1
  • k_means
    k means techniques de classification non supervisée (clustering) les plus utilisées. Etant donné un entier K, K-means partitionne les données en K groupes, ou "clusters", ou "classes" ne se chevauchant pas. Ce résultat est obtenu en positionnant K "prototypes", ou "centroï des" dans les régions de l espace les plus peuplées. Chaque observation est alors affectée au prototype le plus proche (règle dite "de la Distance Minimale"). Chaque classe contient donc les observations qui sont plus proches d un certain prototype que de tout autre prototype
    2010-08-05 23:34:13下载
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