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MMSE均衡
自适应信道均衡器模型仿真 收录时间：2013-12-09 资源分类：Matlab 工具：MATLAB 7.8 (R2009a) 均衡器（Equalizer），是一种可以分别调节各种频率成分电信号放大量的电子设备，通过对各种不同频率的电信号的调节来补偿扬声器和声场的缺陷，
- 2023-01-13 00:20:04下载
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ACM Collegiate Programming Contest in Guangdong Province tournament title game i...
ACM大学生程序设计竞赛广东省赛2005年赛题-ACM Collegiate Programming Contest in Guangdong Province tournament title game in 2005
- 2023-04-04 09:25:03下载
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addahdfa dahdjhakdad ahdahdhsjjjjj aahgdjha
***
- 2022-07-12 17:24:43下载
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中文分词1.0
简介 ChineseSplitter中文分词系统集成了单字（一元切分）、双字（二元切分）、词义切分等分词方法。提供很好的权重计算办法。类结构 BaseSplitter（分词基类）─SingleSplitter（一元切分）─DoubleSplitter（二元切分）─DefaultSplitter（词义切分）────NICTCLAS（中科院分词系统）KeywordsSort（关键字排序类）
- 2022-01-30 17:14:00下载
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（1）Msls分三步对系统和噪声模型进行辨识，采用脉冲序列作为辅助系统模型，用 计算输出数据 ；用原输出数据 计算 ，用递推最小二乘方法分别对系统参数和模型参数...
（1）Msls分三步对系统和噪声模型进行辨识，采用脉冲序列作为辅助系统模型，用 计算输出数据 ；用原输出数据 计算 ，用递推最小二乘方法分别对系统参数和模型参数进行估计。
（2）M.dat,wnoise1.dat分别为M和白噪声序列。Wnoise1.dat的长度为700，wnoise2.dat的长度为1000。Msls6.c为N=600的程序，Msls8.c为N=800的程序。
（3）程序运行后，生成的两个h文件为产生的脉冲响应函数。Msls6.dat为msls6.c的参数估计结果，msls8.dat为msls8.c的参数辨识结果。分别如下所示：
a1=0.906331 a2=0.160170 a3=0.025525 b1=0.704475 b2=-1.497551 c1=1.009114 c2=0.446890
a1=0.906347 a2=0.159066 a3=0.024650 b1=0.700720 b2=-1.493327 c1=1.008787 c2=0.425714
（4）由数据结果可以看出，采用msls辨识方法估计精度要比els法的估计精度差一些。尤其是噪声参数c2的估计误差不在1％以内。这是由于msls法计算上较为简便，计算上的简化就带来了估计精度上的误差。由N=600和N=800相比较，可以看出当N增大时，误差有所减小。理论上当N趋于无穷时， 。
-err
- 2022-04-16 04:46:15下载
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Bandelet_ImageFusion_Toolbox
资源描述Bandelet_ImageFusion_Toolbox 细带的图像融合工具包，
- 2023-01-05 06:00:04下载
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用vc实现的遗传算法，有界面，易操作，从文件读取参数设置，结果输出到文件中，移植性强...
用vc实现的遗传算法，有界面，易操作，从文件读取参数设置，结果输出到文件中，移植性强-Vc implemented using genetic algorithms, there are interface, easy to operate, read from the file parameter settings, the resulting output to a file, transplantation and strong
- 2022-03-19 18:25:10下载
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gabor特征提取
gabor特征提取的一个程序，基于opencv 提供的库来实现的，可以进行图像的纹理特征提取，是很好用的开发库
- 2022-01-26 07:15:48下载
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贝塞尔曲线示例
#include < iostream >
#include < 矢量 >
#include < math.h >
#include"BezierPoint.h"
使用命名空间 std ；
BezierPoint 贝塞尔 (方法 < BezierPoint > & pts，双 t) ；
双选择 （双 a，双 b） ；
双 factorial(double num) ；
int main(void) {
方法 < < BezierPoint >> 方法警校 ；
char endPointCount = 0;
双 inx ；
双 iny ；
int ptCount = 0;
int 终结点 ；
双 deltaT ；
cin >> ptCount >> deltaT ；
为 (int 我 = 0 ； 我 < ptCount; i + +) {
cin >> inx >> iny >> 终结点 ；
BezierPoint p iny inx） ；
如果 (endPointCount = = 0 & & 终结点 = = 1) {
pts.push_back (方法 < BezierPoint > ()) ；
pts[pts.size()-1].push_back(p) ；
endPointCount + +;
继续 ；
}
pts[pts.size()-1].push_back(p) ；
如果 (endPointCount! = 0 & & 终结点 = = 1 & & 我! = ptCount-1) {
pts.push_back (方法 < BezierPoint > ()) ；
pts[pts.size()-1].push_back(p) ；
endPointCount + +;
}
}
为 (std::s
- 2022-03-13 19:08:01下载
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随机搜索法
应用背景下面是我对纪律的随机搜索方法实现：优化方法关键技术无约束优化
- 2022-07-25 08:39:30下载
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