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matlab仿真硬件时用的定点化仿真
应用背景matlab仿真硬件时用的定点化仿真,一般用matlab 直接生成的滤波器响应仿真，因为结果是浮点的，所以和真实硬件计算出的结果差别很大。所以应当进行定点化处理，再检查响应曲线，在硬件设计（FPGA）就应该提前清楚到底要多和位的精度。关键技术输入参数是归一化的浮点数以及位宽，bit_floor.m用来仿真低位直接截断后的效果。bit_round.m是硬件按真正的四舍五入截断处理后的效果。bit_round_hw.m是仿真硬件处理里简化版四舍五入。
- 2022-12-06 11:40:03下载
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c语言简单算法实例
c语言简单算法实例-c algorithm example, simple language
- 2022-05-19 06:26:29下载
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希尔法重新加密和加密
希尔的方法，这是一个使用方阵的加密方法。我们相信这是一个有吸引力的方式，让学生学习矩阵代数，算术模n和算法的概念。
- 2022-02-15 02:05:44下载
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vibe背景差分建模
资源描述应用vibe在背景差分法中进行背景建模,有效地背景建模方式能够提高后续的运动目标检测,准确分离前景与背景,比GMM法的效果好.
- 2022-03-21 11:57:29下载
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Bayesian
贝叶斯算法：盲分离技术，信号处理技术，信息论与编码-Bayesian
- 2022-03-24 12:50:41下载
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求非终端结点的算法
求非终端结点的算法-for non-terminal nodes algorithm
- 2022-07-23 13:50:16下载
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C++经典数值算法源码
包括多个经典的数值算法
C++经典数值算法源码
包括多个经典的数值算法-C++ Classical numerical algorithm source code, including a number of classical numerical algorithm
- 2022-03-09 14:59:29下载
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自动扫雷
资源描述基于c语言的自动扫雷程序，通过调用系统函数进行与相关游戏进行连接
- 2022-01-28 15:44:39下载
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常用算法的C程序。主要内容包括多项式的计算、复数运算、随机数的产生、矩阵运算、矩阵特征值与特征向量的计算、线性代数方程组的求解、非线性方程与方程组的求解、插值与
常用算法的C程序。主要内容包括多项式的计算、复数运算、随机数的产生、矩阵运算、矩阵特征值与特征向量的计算、线性代数方程组的求解、非线性方程与方程组的求解、插值与逼近、数值积分、常微分方程组的求解、数据处理、极值问题的求解、数学变换与滤波、特殊函数的计算、排序和查找。-Commonly used algorithm of C procedures. Include polynomial terms, complex computation, random number generation, matrix operations, matrix eigenvalue and eigenvector calculations, linear algebra equations, nonlinear equations with the equations, interpolation and approximation, numerical integration, solving ordinary differential equations, data processing, for solving extremum problems, mathematical transformation and filtering, the calculation of special functions, sorting and search.
- 2022-10-31 12:55:03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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