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开题报告、毕业设计PPT模板

于 2020-11-30 发布
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开题报告和毕业设计答辩PPT模板具体的答辩PPT改怎么写,图怎么设计,小框架图。

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  • 基于相位相关的图像平移检测算法(matlab)
    利用傅里叶变换和反傅里叶变换,实现两个图像之间相位相关性比较,从而得到平移量,用于图像防抖和简单的配准算法,matlab实现。
    2020-12-06下载
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  • 颗粒融合的相场模拟
    matlab环境下的简单香相场模型,简单入门级的代码,其中包括5个文件,主程序,初始化条件,求解方程两个文件,输出结果
    2021-05-07下载
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  • 水声信号处理基础.pdf
    水声信号处理基础内!提本书从统计糖点御述信她理的骞狸论。第一幸概述水产僧号处理的棋型及发展櫶況。第二、三章介绍信号分析、緞性系统和随机过程,是全书的基础部分。第四章到第六章紋迷信号统计处理的一般理论,包括最传线性滤、信号的统计检测和佔计理论初步。最后三章偏重于声纳十的信早处理间题一混喻干下的信号处理、相关接收阵和自适应处理技术。本书可作为水声工程专业有关信号处理户面的教材,或从事这方面研究工作的人员的参考书,也可作为雷,逍信专业在信号统计处题方面射参考书水声营号处理锅我璟陆根游轴萨“管B萨出新华带店北京魔行所发行各地新华书店楚督防工业出版社印倒厂印装78X10924/19张11/4403千字1981年9月第一叔981年9月第一孜印刷印敦:0,00一20肝篮→号15034-2175定价:180元前言木书是按教材的受求端写,以基袖知识和一般理论为主,但也惹虑了水的一些殊的要求。近十年来信号处理技术发展很快,理论上新月异,应用领域上不断扩大,通信、雷达,地震、控制,测量……都离不开信号处理。声纳往往在强干抗背景下工作,信号处飓技术的地位显得相当重耍。因此,这门课是水声工程专业重要主课之五十年代初期以维纳滤波为代表的最佳线性滤被得到迅速发展,五十年代后期,将统计决策理论应用到通信、控制中来,出现了信号检测理论,共十年代估计理论迅速发展,检测理论有点相形失色。卡曼滤波继承发展了维纳滤波,在估计理论中找到了自己的坚实理论基础。在过去教学中,曾一度突出了检测理论,现在看来不一定合。现我们仍旧把最生线性滤波列为专门的一章,但是加进了卡曼滤波的新内容。检测论也是专门的章,没有作更深入的分析,好在内已出版了这方面的专门著作。近来估计理论发展很快,内容很多,这本数材不可能全部包括进来。我们用了一章篇掘介绍估计理论初步,介绍了参量估计,也介绍了非参量佐计。为了学好最伟线性滤波,检测理论,估计理论,打好基础是必要的。尽管前面的课程已经学过信号分析和概率论,我们还是用了两章篇幅研究有规信号分析和随机信号分析,第一从教学角度来看适当重复是必要的;第二重复也不是简单的重复,而是向更深入方向发展,向离数的,多维的向发展,这种发展对后面分析是完全必要的混响干扰背景是水声信号处理的特殊问题,在第七章中作了专门的介绍,但是该章讨论的模糊度函数,信道的滤波器模型……对于水声以外的其他领域也是有用的。用基阵按收和发射信号也是声纳的特点,指关接收阵提高了被动声纳的性能,第八掌中对于这厅面闯题作了较详细的分析。承声信道复杂多变,加之,数字技术的发展,促使自适应技术应用到水声领域中,提高了声纳的性能,第九章中对自适应作了初步的介绍。在分析中要用到许多数学丁具,如积分方程,差分方程,矩阵……,我们认为不应回遍这些工具,但是在本教材中北不宜系统地全面地介绍这些工具,我们力图用一些简单易懂的例子使读者初步掌揸这些工具。木书申稿时,南京工学院水声工程教研组的黄建人、姚治国和周刚临三同志提出了许多宝贵意见,特表示感谢。由于我们的水平有限,错误一定很多,请读者批评指正。编者且录第一聋引论會會會曾會1伽會會身t會■血司■會自·自·會會5.}随机参量信号的检测…………1441.1基本的声纳系统的模型■面司唱■要85.4序列检测5612水声信号处理的发展概况………!习题會■山『■PP酽d普■■1■■b;b画4·4I§1.3主要符号表示………4第六章估计理论初步…………162第二章信号的解析表示和线性系统……5§6.16计的木慨念6§2.1,信号和信号分析……§6.2则叶斯估计……………,………l§2.2谱函数的性展…,…6.3递归线性最小方為佔计§2.线性系统■■q■■■口司■■司口6.4功率谱估计……§2.4釆样定理…………习题…………中“9s2.5离散线性系统4,35第七章混响干扰下的信号处理……202习题……………………………477,1模粉度效看1自中即■■:第三章随机过程…_q号看■唱■§7.2混疃的純计特…………………"235§3.1概率和随机变量9§P3混响于扰下的信号处理3.3随机变量的函数5了习§3.3期螺……第八章相关接收阵33,4随机过程6588.1引言…………225§3.5随机过程的功率…分8.2平方累积阵分析…晶中h2E5§36高斯随机过程■bd备A8§83乘积阵分析……………230习題………………………“…………7s8.4有板性处理的基阵公析………2?第四章最佳线性滤渡…………………y2§8.5最大信噪比滤欲阵的分忻…………2b4.1最佳线性滤波的标准………$_2习题………………………………24§4.2匹配滤戏器的分枥…93第九草岩适应处理技术…"245E43匹配滤波器的实现…………0惡9,1水声信道的滤波器模型84.4继纳滤波……………………19.2自适应概念和MS适应逐算…24684.5卡曼滤波初步……!59,3自遞应波束形成器……习恶…曾曾會P■224§9.4自逅应滤被…第五章信号的统计检测习题…………269§5.1惭述……………)6录有关的儿个矩阵公式n··"‘2§52高斯噪声背景下确知信号§1儿个有关的矩阵求逆公式…………*的检测+-+jFs2矩阵做分7第一章引论§1,1基本的声纳系统的模型声纳系统按用途来分有许多型号,但它的工作方式不外乎主动式和被动式两种,如图1-1-所声波故射体主动式声纳由发射机发射已舶信号,发射积目标通过换能器转换成声波信号,经月标反射后成回波,经过渐水中各式各样的散射⊥式/怀回效+散射回液(响体散射形成混响接收机不但接收到回波接收机和混响,而且还会接收到环境噪声,通常射哗产发声目标包括海洋噪声和本舰噪声。回波是信号境噪声信号其余都是干扰。在简单的检测模型中,回被动式波信号是完仝确知的,它和发射波形图1-1-1甚本的声纳系鸵模型样,只不过是时闻上平移了一下。但实际情况要复杂得多,于目标的运动,会引起多普泐( Doppler)频移,由于目标不是一个点,多径传揹,回波在时间轴上被犷展,波形和发射波形可態会大不相同,此外由于介质的随机性,也会造成回波信号的起伏。在主动声纳中,混响往往是主要的干扰。混响也是由发射信号产生的,它的许多方而的特件和阿波极为相似,使得抗混响相当闲难。本噪芦也是一种亚重的干扰:在本舰高速诺动时,更是如此。但是它是一个宽带信号,回波是一个窄带信号,可以利用功率谱的亲异来风分它们被动声纳是根据日标辐射的声液来检测目标的。这辐射的声波可能是目标上的声纳发射的声波,也可能是目标运动时辐射出的舰船噪声,也可能是目标引起的其它声音。目标辐射出的觑船噪声的功率漕和本舰噪声的功率都是宽带的,从功率谱上区分它们有一定的困难。但是本舰噪声和日标舰噪声在空间相关性上是不同的。可以利用空间相关性上的差异来区分它们。声纳系统的模型反映了声纳、介质和目标三者的关系。介质和目标的特性是我们无法控制的,而声纳,它的发射方式与接收方式是我们可以合理地选择的。使得它最佳地和介质、目标的特件匹配。早期的声纳系统,它的发射方式、接收方式是不变的,而介质和目标的特性却是因时、因地而异的,这就不可能实现最住地匹配。必须改变这种不变的发射方式、接牧方式,要根据当时当的介质、目标的特鉎,自动地调整发射方式、接收方式,以运到最住地匹配。这便是所谓的直适应技术。§1.2水声信号处理的发展概况市纳从它的诞生到现在有了很大的发展和变化。特别是近二十多年,更是如此。声纳的变化和水声信号处理的发展是一致的,或者说水声信号处理每出现一个新技术,都导致声纳的一次大变化。五十年代以前的声纳,发射波形是比较简单的,是一个正弦填充的方波,接收机采用窄带滤波。脉冲压缩我术的出现,导致脉冲压缩声纳逃出现,发射波形釆用线性调掘脉沖,戌者伪随机编码。在接收机中相应地出现了信号处理器(如 DELTIC系统等〕草题的声纳是利用换能器的自然方向性,用机械旋转的方法实现波束的旋转。随着换能器的越来越大、越来越笨重,机槭旋转越来越困难。利用相控阵孜术之后,可以用电的力法形成波束的旋转;还可以用电照方法同时形成多个波束,出现了多液束阵。利用信号有干扰的空间相关性的差别,将信号处理技术应用于基阵,出现了相关接收阵。由于铵收到的信号和干扰变化范围很大,给信号处埋带来困难,便出现了动态范压缩和归一化技术目前,自适应技术及各式各样的数字处理技术迣入了声纳领域。图1-2-1是目前的典型声纳发射机方框图。信号发生器的输出可具有多种形式(模拟的或数字的,正弦填充脉裨或线性调频脉冲,或几种信号同时共用),这取决了所考虑的系统的具体要求。信号发生器的犏出送到波束形成器矩阵去,波束形成器矩阵的用途是对信号进行适当的加权和延迟,以使发射阵产生所要求的声束图,将声能聚集到所要求的空间中去。程序器的用途是使多路或顺序发射同步。程序器信号束发生器形成矩臂发射阵图⊥-2-4声纳发射机户框图图1-2-2是目前的典型声纳接收机方框图。它比发射机复杂。这是由于在发射时信噪比是无限大的(或接近无限大),而在接收时,在大多数有实际意义的情况下,信噪比是小于1的。接收基阵和波束形成矩阵对应于发射机中发射基辉和波束形成矩阵。这两个基阵通常是共用的。但是波卓形成兔阵是有差别的,在发射机中,为了使发射能量最大,波東形成航阵具有最小的幅度加权。在接收机里,则使用幅度加权,抑制旁瓣或增大方向性指数。在发射机中用相控发射,在接收棚中采用自适应波束形成处理。程序器判决设舒一接收F态范信号形成矩阵和归处理器显示器昕觉指示网1-2-2声接收机了框图动态范围压缩和归一化(DRCN)与信号处理器具有共同的任务:对接收的信息进如工,以便适当地将其显示在视觉显示器或听党显示器上,或送给判决设备(可能是一个缴字计算机)。程序器是用来达到同步和自适应的。本课程的任务是介绍信号处理的基本理论及其实现方案。1.3主要符号表示x(t),f(t),g(:)等表示实信号x(扌)∫2(f),ga(t)等表示复数解析信号F()或ⅹ(的)表示实信号X(#)的频谱函数F(①)或X2(①)表示复数解析信号xa(4)的频函数Rx(℃)或R2x()或R(T)表示信号x(t)的自相关函数R2(τ)或R12(T)表示信号x(:)和y(t)的互相关函数H()表示时不变线性系统的频半响应函数h(T)表承时不变线性系统的冲激响应函数H(,t)表示时变线性系统的频率响应函数h(,T)表示时变线性系统的冲激响定函数xn}表示实信号序列Y(z)表示{x》}的z变换hn)表示线性系统刈单仕釆样序列("-k)的晌应h(n)表示线性位移不夾系统对单位采祥序列8(”)的响应正(z)裁示a(B)的之变换尸(A)表示事件A的粥率P(A.B)表不事牛丹出现条供下,惠件A出现的条件率F(a)或F(x)表示随机变量x的概率分布函数p()或P()表小陡机变量x的概率密度函数F()或F(x|y)表示条件概率分布函数Fx(妖}或F(K)衣爪随机向量X的慨率分布咝爨p()或户(x)表示随机向量X的概率密度区数px(夕(XY)表示随机向量的条件概率密度函数E〔x会具表示随机变量x的微学期望或统计平均E(x°)裘示随机变量x的n阶愿点矩E〔(x-μ)“)表示随机变量x的阶中心矩Mx(s)=Ee〕表示随机变量x的特征函数E(X)仝μx裴示数学期望或统计平均中x全FXX表示均方矩阵Vk≌EX-)(X-)2〕表示方差矩阵z(β)会E(XY-)或xy表条件均值vx()会E[(x-x)(X-x)Y=月或4y表示条件方差矩阵Mk(s)表示特征函数x(t,》或x(t)表示一维随机过程样本函数X(t,k或X(!)表示n雏随机过程样本函数EX(t,)!表示X(t,)的均值中x(t)表示X〔f,)的均方矩阵V2(t?表示X(t,k)方差矩阵φx(1,t:)表示X〔e)的相关矩阵vx(t1,f2)表示K(t,四)的协方差矩阵S(o)表示x(f:①)的功率谱第二章信号的解析表示和线性系统§2,1信号和信号分析信号信息传输系统的任务在于向接收者传輸消息。声纳是一种信息传输系统,它所传输的消息是目标的有无,日标的运动要素(距离、方向、形度……),目标的性质等。消息本身往往不便于传输,要將消忘放在某…个便于传输的物理量屮,这种带有消息的物理量叫做信号。在主动声纳中,回波的行无表示目标的有无,回波出现的方向,苌示目标的方向,回波出现的时刻反映了目标的距离,回波中多卜勒频偏反映了目标的相对速度,回波的频谱结构反映了目杯的类型。因此主动声纳中回波是信号。类似跑,日标的辐射噪声是被动声纳的信号。凡是妨碍接收者接收信号的物理量都是干扰。本翹噪声、混响、海洋噪声都是声纳的干扰。应当说明,干桄也带有消总,只不过是接收者不需要的消息。因此同一个勒理量对于这个接收者是信号,对于那一个接收者可能就是干扰。钶如编队航行时,甲觎主动声纳引起的日标回波是乙舰主动声纳的干扰,它会严重妨碍乙舰主动声纳的工作。再如对一个搜索潜艇的芦纳兵而言,本舰噪声是干扰,对一个测量本舰噪声的工作人员而言,本舰噪声是信号。由此可见,信号和干扰的差别仪仪在于接枚者是否需要。因此,研究信号的方法和工具,也适用于干扰。第二章、第三章介绍的内容既适用于信号也适用于干扰。信号的时域分析我们将信号用时间纟的函数表示,记作x(4)。如果时间连续地取值,信号叫做连续时间信号。如果时间f离散地取值,信号叫离散时间信号。在声纳系统中常见的信号有:1.脉冲信号矩形脉冲「A0≤f≤Tx(t)0其余的r它有两个参数A和TA称做脉御幅度,T称倣脉冲班度钟形脉冲x(t)=A·e(2-1-2)它也有两个叁数A和α:A称做脉冲幅虔。它是κ〔扌)的最大值。a反映了脉冲度。钟
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  • 支持向量机 邓乃扬
    这本书是中科院的邓乃扬、田英杰老师所写,想要深入学习SVM相关理论和算法的同学可以看看这本书,我个人这本书非常好。数据挖掘源于数据库技术引发的海量数据和人们利用这些数据的愿望.用数据管理系统存储数据,用机器学习约方法分析数据、挖掘海量数据背片的知识,便促成了数据挖掘( data mining的产生.慨括地讲,数据挖掘的任务是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的、事先知的、有用的或潜在有用的信息支持向量机( suppoort vector machine.SVM是数据挖握中的项新技术,是借助于最优化方法解决机器学习问题的新工具它最初于20世纪90年代由 Vapnik提出,近年来在其理论研究和算法实方宙都取得∫突破性进,开始成为克服维数灾难”和“过学习”等传统困难的有力手段虽然它还处于飞速发展的阶段,但是它的理论基础和实现途径的基本框架已经形成。白200年开始,国外已续有几本专蓍出版.据我们所知,本是国内第一本专门对它进行全面完整介绍和论述的书籍本书王要以分类问题(模式识别,判别分析)和回归问题为背景,系统阐述支持量机和相应的最优化方法.各章的主要内容如下:第1章介纲最优化问题及其基本理论.第2章对分类闻题和回归问题直观地导出最基本的支持向量机.第3章介绍核的理论,这是推广基本的支持向量机的关键,也是通过线性问题求解非线性问题的基础.第4章介绍统计学习理论,讨论支浡向量机的统计学理论基狲第5章和第6章分别详细研究支持向量分类机和支持向量回U机.第7章介绍实现支持向量机的最优化算法.第8章讨论支持向量机的应用,包括解决实际问题时的一些处理方法和一些应用实例本书包括了我们自己的研究工作例如,在做为支持向量机基础的原始问题和对偶间题解的关系上,我们发现,当前文献的论述存在着逻辑上的缺陷本书第次在完严密的逻辑基础上完善了各种支持向量机中的最优化问题的理论体系此外,作为求解支持向量机中优化问题的方法,本书介绍了我们自已的研究成果如处理大型问题的 Newton-PCG型算法.另外还立说明,本书还包含了我们讨论班成员的若干研究工作本书所设定的读者包括关心理论与应用两方面的人土,对于支持向量机的理论,4有系统而严谨的论述;作为使用支持向量机的入「,有直观的谎明.实际上我们特别强调该书的叮读性,强调崑观对理解问题实质的重要作用.我们通常总是首先用图像等直观手段引进各种概含、方法和结论,并特别注意对它们的本质给予形象的解释和说明,最后给出其严格证明.仅仅关心实际应用的读者,略去这些证明以及若于理论结论,仍可以对所介绍的方法的本质有一个概括的理解本书对有关领域具有高等数学知识的实际下作者是一本实用读物.我们希望本书的出版,能普及和推广支持向量机在多种宴际领域中的应用,也能促进我对支捋向量机的深入研究,特别是促进优化界朋友们的关心与参与本书得以出版,我们要感谢中国科学院科学出版基金和华夏英才基金的资助,冋时乜要感谢十国农业大学各级領导的支持利重点课程建设的资助.本书已被选为中国衣业大学研究生系列教材,我们还要感谢国家自然科学甚金多年来对我们研究工作的资助.本书作者曾致力于最优化方法的饼究多年,儿年前片始组线和领导讨沦班,学与研究数据挖掘利支持向螳柷.除本书位作耆外,讨论班的成以还有上来生教投、薛毅教授、钟萍剴教授、经玲舭教授、张春华、杨志民、刘广利、苏时光等多入,狂这里我们要将别感谢钏萍副教授和张春华.比外,我们还要媵谢刘宝光和张建中两位教授以及梁玉梅、张梅梅两位同学,他们都对本书提供了帮助臼于作者水平所限,书中难免有不要之处,欢迎读者批评指正符号表R实数集合R绁欧氏字间LEi, g洲冻点T={(x1,w)…,(x,y)}训练集洲练点个数输入空间输出空阊x洲练点所仁空间(X×y)练集所在竿间输入向量(输人广模式问量x的第个分量Hilbert空间中的向量x向量x的第个分量输出指标(输出)与的内积?内积空间, Hilbert空间={:1,…,xt输入空间中的个点组成的集合2={xHilber空间中的l个点组成的集合d输人空间到 Silbert空间的映射权向量权向量u的第分量Hi]bert空间中的权向量权向量w的第个分量b网值Co凸壳sang符号函效k(I核函数核矩阵〔Gram矩阵Fp-范数2-范数hv维惩罚参数收缩壳的参数白蚣对数pe底为2的对数将号表松弛变量松弛变量的第x个分量间隔对偶变量, Lagrange乘子寸偶变量的第i个分量通常获示概率分布概率百录序言符号表第1章最优化问题及其基本理论…l■1口■■會■■■■血PPP中11最优化问题1,1,1最优化问题实例1.12最优化问题1.1.3凸最优化12最优生条件1512上无约束问题的最优性条件122约束问题的最优性彖件181.3对偶理论∴131最大最小对偶132 Lagrange对偶■■q381,4注记参考文献…4了第2章求解分类问题和回归问题的宜观途径21分类问题的提出19211例子(心脏病诊断〕4921.2分类问题和分类学习机22线性分类学习机53221线性可分问题的线性分划222近似线性可分闻题的线性分划2.3支持向量分类机…231从性分划到二次分划23.2二次分划算法的简化74233非缓性分划的基本途径24线性回归学习机n+“dk+■啬啬■■■■■F番24.1回归问题242线性回归问题与硬E-带超平面243硬E-芾超平面的构造244硬s-#超平面的推36245线性支持向量回止机25支持向量归机26注记9参考文献第3章核31带述相似性的工具—内积963⊥.1直观的相似程度与内积312支持向量分类机中的相似与内积,983.1.核函数的选取9832考项式空间和多听式核32.1有序单项式空间32.2元序单项式空间1323 FIlbert空间与多项式核函教10433 Mercer核·…··105331半正定矩阵的特征展开15332 Mercer定理与 Mercer核10g34正定核1123.41正定核的必要条件·…·113342正定核的充分条件113343正定核的特征344再生核lber空间11634.5正定核与 MMercer核的关系…73.5核的构造…··11了3.51核的构造原则,·117352落用的几种核函数j2036注记…··:122参考文献123第4章推广能力的理论估计41失函数和期望风险1254.11概率分布125412损失函數413期胡凤险……13242求解分类问题的一种途径和-个算法模型136421分类问题的一个自然的数学提法1:f422求解分类问题的途径141423-个学习算法4.3VC雏44学」算法在概率意义下的近似正确性14G45一致性概念和关键定理日录16结构风险最小化,,,,1524了甚于问隔的推广估计15448注记∵■■■参考文献(2第5章分类问题…51最大间隔原则51.1绒性叮分问题的最大河隔原则52扰动意义下的几何解释■■152找性可分支持向量分类机6i6521线性可分问题的规范超平面522原始最优化问题…523对偶问题及其与原始问题的关系69524线性可分支持向量分类机及其理论基础I7353线性支持向量分类机l7生531原始问题17生532对偶问题及其与原始问题的关系179533线性支持向量分关机及其理论基础l83534支持向量1854支持向量分类机186541可分支持向量分类机…16542支持向量分米机55-支持向量分类机(-SVC)5【-线性支持向量分类机的原始最优化间题552v线性支持向量分类机的对偶问题及其与原始向题的关系553-支持向量分类机然挖554-支持向量分类机的性质指56-支持向量分类机(v-sV)和-支持向量分类机(C-SVC)的关系206561主要结论2郑6562丰要结论的证明57多类分类问题21457.1类对余类215572成对分类2]7573纠错输出编码方法2]8574确定名类目标函数方法218个何子59注记221目录参考文献P「q「第6章回归佔计61回归问题■■■224611可归叵题的难点61.2回归间题的数学提法■1L■…….2266上3不敏感掘失函数22562E-支持向量回归机…….…::,·226.2硬∈带支持向量回机228622从线性6-支持向最回归机到E·支持向量回归机2:363·支持向量回归机··24563L原始最优化问题……·245632对個问题及其与原始问题的关系…,·2486.33-支持向量国归机252634-支持向量回归机的性质25生64E-支持向量回归机(esVR)与p支持向量回妇机{u-SvR的关系641主要结论啁E562主要结论的证明…,2565其他形式的支持向量回归机259G1支持向最回归机的线性规划形式65.2E-带为任意形状的支持向量回归机26266其他形式的损失函数26467一些例子26867l维回归问趣672二维回归间题27068注记■■■司司■卩4■272参考文献血·“·第7章算法71元约束问题解法…2747⊥1无约束问鹎提法记74712基本无约束问题算法…·277713牛顿条件颓优共把梯度法( Newton-PCG算法)29472内点算法21线性规划的原仿射尺度法722线性规划的原-对偶算法723凸二次规划的仿射灵度法724凸二次规划的原-对偶算法P
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  • lyapunov算法
    Lyapunov指数是衡量系统动力学特性的一个重要定量指标,它表征了系统在相空间中相邻轨道间收敛或发散的平均指数率。对于系统是否存在动力学混沌, 可以从最大Lyapunov指数是否大于零非常直观的判断出来: 一个正的Lyapunov指数,意味着在系统相空间中,无论初始两条轨线的间距多么小,其差别都会随着时间的演化而成指数率的增加以致达到无法预测,这就是混沌现象。
    2020-12-01下载
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  • VC++/MFC扫雷源代码
    和windows自带的扫雷几乎一样的。扫雷源程序扫雷源程序扫雷源程序扫雷源程序扫雷源程序扫雷源程序扫雷源程序扫雷源程序扫雷源程序扫雷源程序扫雷源程序扫雷源程序扫雷源程序
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  • NSGA-II的matlab 仿真
    非支配排序遗传算法的matlab仿真程序
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  • Java学生宿舍管理系统
    Java学生宿舍管理系统附代码和文件说明,有需要的可以借鉴一下
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  • 基于matlab虹膜识别源
    基于matlab虹膜识别源程序,完整代码。
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  • Pickit3工具软件
    Pickit3工具软件,支持Pickit3。
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  • 696524资源总数
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