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400KW光伏发电组成的直流微电网系统.slx
power_4PVarray_400kW.slx
- 2021-05-06下载
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遗传算法程序,采用轮盘方法有备注
【实例简介】
- 2021-07-09 00:32:05下载
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用LMS,LSL算法估计2阶线性预测模型参数-实验报告.docx
【实例简介】
预测信号由二阶线性预测模型产生,
.其中,是均值为零,方差为1的高斯白噪声序列,a1=1.558,a2=-0.81。分别利用LMS算法、格型LMS算法、RLS算法、LSL算法来估计线性预测模型参数a1和a2
一.实验目的
1.预测信号由二阶线性预测模型产生,.其中,是均值为零,方差为1的高斯白噪声序列,a1=1.558,a2=-0.81。分别利用LMS算法、格型LMS算法、RLS算法、LSL算法来估计线性预测模型参数a1和a2;
2.利用LMS算法和RLS算法将一个叠加有噪声的信号实现噪声消除,恢复原始信号。
- 2021-11-16 00:32:55下载
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基础信号处理及演示
实现一个针对《数字信号处理》课程的仿真系统,通过该系统可以演示或验证课程所学的内容。要求程序具有界面,并能实现以下功能: 1)能产生或得到各种数字信号(sin、方波、三角波、语音、噪声及其叠加),叠加噪声信号的噪声强度需要从键盘或鼠标输入,并显示时域波形; 2)具有DFT、DCT、DWT和Hilbert变换功能,并显示变换域波形; 3)具有根据需求设计低通、高通和带通滤波器的功能; 4)分别对产生的数字信号和读入的语音信号,显示时域和频域波形,在信号上叠加噪声(信噪比分别为20dB、10dB和5dB),显示时域和变换域波形,通过滤波器对其降噪,得到输出信号的频域特性和时间序列。
- 2020-12-03下载
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线性调频信号的灵巧噪声干扰(NoiseJamming.m)
灵巧噪声干扰 移频卷积干扰
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车牌定位识别系统
车牌定位识别系统
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Smart aerodynamic control devices design and vibration reduction analysis for wind turbine blades
mmwave 数据读取
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光伏最大功率追踪.slx
【实例简介】光伏最大功率追踪.slx
- 2021-12-31 00:31:18下载
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霍夫变换代码及实验报告.docx
Hough变换可用于检测影像中直线、抛物线、椭圆等形状能够用一定函数关系描述的曲线,它在影像分析、模式识别等很多领域中得到成功的应用。其基本原理是将影像空间中的曲线变换到参数空间中,通过检测参数空间的极值点,确定该曲线的变换参数,从而提取影像中的规则曲线。线特征是数字摄影测量中很重要的工作,本次实验运用霍夫变换提取直线,可以更好的掌握霍夫变换的原理,同时锻炼了编程能力。
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贝叶斯张量分解工具包
Matlab code of Bayesian CP Factorization for Tensor Completion(Written by Qibin Zhao 2014)To run the code:1. Change Matlab work directory to "/BCPF_Toolbox_QZhao/".2. Run "loadpah" code to add the current folder and subfolders into Matlab path searching list.3. Open and run the demo files. We provide two demo codes:I. DemoBayesCP.m: Demonstration on synthesic dataII. DemoBayesCP_Image.m Demonstration for image completionThe package includes four algorithms:1. BCPF.m BCPF for fully observed tensor2. BCPF_TC.m BCPF for incomplete tensor 3. BCPF_IC.m BCPF for image completion4. BCPF_MP.m BCPF using mixture priors for image completionIn this package, we used the tensor toolbox 2.5, which is downloaded from (http://www.sandia.gov/~tgkolda/TensorToolbox)The tools for visualization of tensor with voxels is from Tensorlab (http://www.tensorlab.net/)
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