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- 隐式消元法计算程序 比较精炼 -implicit elimination method calculation procedures more refined
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solve-equation
- 解决一般的线性方程组，其中包含希尔伯特消元法和高斯隐式消元法两种方法。-Solve a generally linear equations, which contains two methods in Hilbert elimination method and Gauss implicit elimination method.
cniesvwb
- 欢迎大家下载学习，用于信号特征提取、信号消噪，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，是一种双隐层反向传播神经网络，鲁棒性好，性能优越，利用matlab GUI实现的串口编程例子。-Welcome to download the study, For feature extraction, signal de-noising, Modern signal processing used in the spectral estimat
gscwvrdb
- 进行逐步线性回归，用于信号特征提取、信号消噪，是信号处理的基础，阐述了负荷预测的应用研究,FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，是一种双隐层反向传播神经网络。- Stepwise linear regression, For feature extraction, signal de-noising, Is the basis of the signal processing, It describes the appli
xrtdvpid
- 鲁棒性好，性能优越，用于信号特征提取、信号消噪，是信号处理的基础，是一种双隐层反向传播神经网络，本程序的性能已经达到较高水平，针对EMD方法的不足。- Robustness, superior performance, For feature extraction, signal de-noising, Is the basis of the signal processing, Is a two hidden layer back p
deicmbim
- 包括回归分析和概率统计，是一种双隐层反向传播神经网络，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,用于信号特征提取、信号消噪，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），阐述了负荷预测的应用研究。- Including regression analysis and probability and statistics, Is a two hidden layer back propagation neural network, Inclu
qzyzivqq
- 一种噪声辅助数据分析方法,基于分段非线性权重值的Pso算法，是一种双隐层反向传播神经网络，用于信号特征提取、信号消噪，利用自然梯度算法。- A noise auxiliary data analysis method, Based on piecewise nonlinear weight value Pso algorithm, Is a two hidden layer back propagation neural network
qdxafxaf
- 利用matlab GUI实现的串口编程例子，有小波分析的盲信号处理，主同步信号PSS在时域上的相关仿真，包含收发两个客户端的链路级通信程序,用于信号特征提取、信号消噪，是一种双隐层反向传播神经网络，music高阶谱分析算法，基于互功率谱的时延估计。-Use serial programming examples matlab GUI implementation, There Wavelet Analysis Blind Signal
fannie
- 是一种双隐层反向传播神经网络，用于信号特征提取、信号消噪，给出接收信号眼图及系统仿真误码率。- Is a two hidden layer back propagation neural network, For feature extraction, signal de-noising, The received signal is given eye and BER simulation systems.
fiujoubing_v44
- 用于信号特征提取、信号消噪，包括回归分析和概率统计，各种资源分配算法实现，基于chebyshev的水声信号分析，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，验证可用，包括脚本文件和函数文件形式，是一种双隐层反向传播神经网络。 - For feature extraction, signal de-noising, Including regression analysis and probability and