[人工智能/神经网络/遗传算法] machine_learning_ripper-2.5.tar

说明：Machine learning using Ripper 2.5
<aizermann> 在 2025-07-06 上传 | 大小：1.65mb | 下载：0

[数据结构常用算法] path

说明：欧拉路径的计算，一个用c语言小程序。图论中求欧拉路径的程序。-Euler path calculation, a small program of c language. Graph theory procedures Euler path.
<dasy> 在 2025-07-06 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[matlab例程] ABC.c

说明：Artificial Bee Colony Optimisation Algorithm
<drfawzan> 在 2025-07-06 上传 | 大小：4kb | 下载：0

[matlab例程] Multichannel-Blind-Deconvolution

说明：Robust Multichannel Blind Deconvolution via Fast Alternating Minimization
<Amir> 在 2025-07-06 上传 | 大小：890kb | 下载：1

[matlab例程] WSN-Environment-Network-model

说明：hundreds or thousands of low cost nodes which could either have a fixed location or randomly
<ruobaa> 在 2025-07-06 上传 | 大小：203kb | 下载：0

[matlab例程] Find_(Calibration)

说明：it is a software ti localize wireless sensor network
<ruobaa> 在 2025-07-06 上传 | 大小：4kb | 下载：0

[matlab例程] FindingLocErrorWSN

说明：localization error for wireless sensor network by Matlab
<ruobaa> 在 2025-07-06 上传 | 大小：4kb | 下载：0

[matlab例程] protocol_HEED

说明：this i sHeed Protocol for wireless sensor network
<ruobaa> 在 2025-07-06 上传 | 大小：196kb | 下载：0

[matlab例程] multiple_DOA_estimate

说明：采用10阵元的阵元间距为1/2波长的均匀线阵，估计2个不相干的信号源的波打方向。其中样本数为100，S/N分别为10dB，20dB。信号源来自-10°和40°。程序里面包含用MUSIC,RootMUSIC，ESPRIT,MVDR,F-SAPES算法实现的DOA估计-A 10-element array element spacing of 1/2 wavelength of the uniform linear array, it is estimated that two unrelated
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[matlab例程] kalman_filter

说明：用卡尔曼滤波算法估计一个四阶线性预测模型的最优权值，并附有仿真图形-Kalman filter algorithm to estimate the optimum weights of a fourth-order linear prediction model with simulation graphics
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[matlab例程] RLS

说明：本程序基于一阶AR模型，u(n)=-0.99u(n-1)+v(n)的线性预测。白噪声v(n)方差0.995.FIR滤波器的抽头数为2.遗忘因子0.98.用RLS算法实现u(n)的线性预测。并附有仿真图片-This procedure is based on a first-order AR model, u (n) =-0.99u (n-1)+v (n) of the linear prediction. White noise v (n) the number of taps of the t
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[matlab例程] LMS

说明：基于一阶AR模型u(n)=0.99u(n-1)+v(n),白噪声方差0.93627.步长0.05.分别使用M=2和M=3抽头的滤波器，用LMS算法实现u(n)的线性预测估计。并附仿真图已被参考。-Based on a first-order AR model u (n) = 0.99u (n-1) the+v (n), the white noise variance 0.93627 step 0.05. Respectively with M = 2 and M = 3-tap filter,
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