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于 2012-03-16 发布文件大小:2KB

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代码说明：

包括了选择悬臂梁的第一阶模态求解方法模态坐标函数仿真振动控制仿真(Including the first-order modal solving choose cantilever method of modal coordinate function simulation of vibration control simulation)

文件列表：

bianjiegou11.m,492,2012-03-14
ddq1.m,2023,2011-06-26
dq1.m,401,2011-06-22
dq11.m,121,2011-06-22
FreeVibration11.m,277,2012-02-28

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关于C_C方法的混沌时间序列相空间重构matlab(About C_C chaotic time series phase space reconstruction method matlab)

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TB-lxs
禁忌搜索求解初始点和终点确定的取送货路径问题(If the initial points and the end is known, then use Tabu search to solve path problem )

2011-12-15 09:43:36下载

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estimation
加权最小二乘法状态估计算法程序，可以算不同数量的节点。限制小，程序结构简单，简单易懂，讲解详细。还可以根据需要对目标函数以及残差进行每次迭代的输出。(Weighted least squares state estimation algorithm, can be used for different number of buses. Restrict small, program structure is simple, easy to understand, explain in detail. Also according to the objective function and the output of each iteration residuals.)

2020-07-26 20:28:42下载

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logistic
用matlab实现的混沌时间序列，根据logistic方程进行的matlab编码，可以生成混沌时间序列(Implemented with matlab time series, logistic equation based on the matlab code that can generate chaotic time series)

2011-05-24 11:29:30下载

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good-random-number-generator-
在matlab下运行，产生标准均匀分布，正态分布和指数分布的随机数发生器程序。(In matlab running, generate standard uniform, normal and exponential distribution random number generator program.)

2013-09-15 20:39:38下载

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speech-signal-denosing-
基于小波分析在语音信号的去噪方法研究附带相关代码(Wavelets analysis Speech signal De-noising)

2013-11-01 22:28:45下载

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masslessfourbar
基于SimMechanics的刚体系统建模masslessfourbar案例(SimMechanics modeling)

2015-03-29 22:46:18下载

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drpe encryption by optical fiber

2012-01-25 19:39:23下载

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EM算法(讲解+程序)
EM 算法是Dempster，Laind，Rubin于1977年提出的求参数极大似然估计的一种方法，它可以从非完整数据集中对参数进行 MLE估计，是一种非常简单实用的学习算法。这种方法可以广泛地应用于处理缺损数据、截尾数据以及带有噪声等所谓的不完全数据，可以具体来说，我们可以利用EM算法来填充样本中的缺失数据、发现隐藏变量的值、估计HMM中的参数、估计有限混合分布中的参数以及可以进行无监督聚类等等。(EM algorithm is a method for maximum likelihood estimation of parameters proposed by Dempster, Laind and Rubin in 1977. It can estimate parameters from incomplete data sets by MLE. It is a very simple and practical learning algorithm. This method can be widely used in dealing with the so-called incomplete data such as defective data, censored data and noisy data. Specifically, we can use EM algorithm to fill missing data in samples, find hidden variable values, estimate parameters in HMM, estimate parameters in finite mixed distribution, and so on. Unsupervised clustering and so on.)

2020-07-04 06:00:01下载

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