使用Marquardt方法的非线性嘴小二乘拟合算法

lms source code for adaptive filtering the acoustic noise.

说明： 这个工具箱允许多通道图像去噪 它包括 4 子文件夹： 1） estimSP： 包含所有的 m-文件关于块估计 2） 图像： 包含一些测试图像 (3 阶) 3） 测出： 包含所有的 m-文件加载 intercorrelations 4） 工具： 包含所有 m-文件的必要的工具

应用背景人工神经网络(ANN)中关于反向传播算法的内容，相比单个感知器而言，采用多层网络的反向传播算法能表示出更多种类的非线性曲面，整个神经网络可以分成三层：输入层，隐藏层，输出层，通过加权线性变换，层与层之间的传递，最终得到输入层的实数值。关键技术 本人根据附件里面的文章编写的反向传播算法代码，里面含有详细的代码注释和文章例子， 可以让初学者深刻理解反向传播算法，适合初学者学习。给出BP算法训练的例子，对单个样本的训练的情况进行编写和验证。 //输入层到隐层的过程 float fNetj[m]; for (int j= 0;j < m; j++){ fNetj[j] = fTheta[n][j]; //这里权值矩阵最后一列是偏置，偏置×1还是偏置，所以直接加上， //后面就不用乘了 for(int i = 0;i < n; i++){ //得到netj 的值 netj= X^V fNetj[j] +=fInputdata[i]*fTheta[i][j]; } fMidResult[j] = 1/(1 + exp(-fNetj[j])); //cout

利用C语言编写的三维FDTD程序，计算电磁散射-The use of C language procedures for the three-dimensional FDTD calculation of electromagnetic scattering

用对半分法计算f(x)=0-Semi-used method of calculating f (x) = 0

多目标优化是指在约束条件下有两个或两个以上的优化目标，而且这些目标之间相互矛盾，不能同时达到最优，也就是说，一个目标的最优往往是以牺牲其它目标作为代价的，因此多目标优化问题存在多个最优解，这些解之间无法比较优劣，统称为Pareto最优解。带精英策略的快速非支配排序遗传算法(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II，NSGA-II)是目前应用较为广泛的一种多目标算法。本案例将对MATLAB自带的改进的NSGA-II进行讲解，并举例说明其应用。

这是一个函数，模拟 Alamouti 时空计划并绘制误码率 vs 信噪比图。

本文提出了实现自动抄表工作 自然场景中的文本。特别是，我们的重点 在中的单个字符的识别 这种场面。1、 2 和 3 的数字突出说明为什么这 可以是一项艰巨任务。即使杂波的问题 和文本分割了一会儿，被忽略 以下的可变性来源仍然需要 将占： (a) 的字体样式和厚度 ；() b 背景和前景颜色以及纹理 ； (c) 摄像机的位置，可以引入几何 扭曲 ；(d) 照明和 (e) 的图像分辨率。 所有这些因素结合起来，为一种风味的问题 对象识别，而不是光学字符 识别或手写识别。事实上，OCR 技术不能应用现成的精确 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

线性最小二乘估计算法是应用最广泛的参数估计方法,它在理论研究和I:程应用中都具有重要的作用。后续发展起来的卡尔曼滤波参数估计算法同样也在这两方面起到很重要的作用。本章中对目标的运动建立较为简单的数学模型,并用最小二乘和卡尔曼滤波对其参量进行估计,经过拟 合推出目标轨迹。通过大量的仿真实验,验证卡尔曼滤波估计在目标跟踪定位系统中的定位跟踪效果要好于最小二乘估计。

source code for arithmatic coding