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基于超边际方法的运输比价问题分析 评分:

基于超边际方法的运输比价问题分析,李文兴,段建强,运输比价关系通常分为各种运输方式之间的比价关系,同一运输方式内部不同对象、运输条件和运输质量的比价关系,以及运价与其它产

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2020-01-15 上传 大小:294KB
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基于深度学习的边际Fisher分析特征提取算法_孙志军

深度学习。fisher特征

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希尔伯特边际谱程序

一个希尔伯特边际谱的小程序,供大家交流参考

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HHT边际谱例子

最简单实用的边际谱MATLAB例子可以让你快速了解并且学习matlab中的HHT

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HHT时频谱+HHT边际谱

基于HHT的matlab实现,通过EMD对信号进行分解,利用HHT变化得到时频谱

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heartbeat+drbd实现边际双机热备

heartbeat+drbd实现边际双机热备

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多元高斯分布的边际分布与条件分布

MCMC算法--Gibbs采样2:多元高斯分布的边际分布与条件分布

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用希尔伯特黄变换(HHT)求时频谱和边际谱

用希尔伯特黄变换求时频谱和边际谱,包含HHT的代码,以及求解的例子

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论文研究-Hilbert边际能量谱在语音情感识别中的应用.pdf

情感特征的提取是语音情感识别的重要方面。由于传统信号处理方法的局限,使得提取的传统声学特征特别是频域特征并不准确,不能很好地表征语音的情感特性,因而对情感识别率不高。利用希尔伯特黄变换(HHT)对情感语音进行处理,得到情感语音的希尔伯特边际能量谱;通过对不同情感语音的边际能量谱基于Mel尺度的比较分析,提出了一组新的情感特征:Mel频率边际能量系数(MFEC)、Mel频率子带频谱质心(MSSC)、Mel频率子带频谱平坦度(MSSF);利用支持向量机(SVM)对5种情感语音即悲伤、高兴、厌倦、愤怒和平静进行了识别。实验结果表明,通过该方法提取的新的情感特征具有较好的识别效果。

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基于超边际方法的运输比价问题分析

基于超边际方法的运输比价问题分析,李文兴,段建强,运输比价关系通常分为各种运输方式之间的比价关系,同一运输方式内部不同对象、运输条件和运输质量的比价关系,以及运价与其它产

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基于EMD的Hilbert变换应用于暂态信号分析

:将一种新的非平稳信号处理方法—— 基于经验模态分解(EMD)的希尔伯特(Hilbert)变换 方法,应用于电力系统暂态信号分析中。通过EMD方法提取信号的固有模态函数(IMF),再进行 Hilbert变换,求瞬时频率、瞬时振幅,得到信号的Hilbert谱,进而得到Hilbert边际谱,对故障暂 态和扰动信号进行了分析。通过瞬时频率进行故障暂态和扰动时刻的准确检测;通过Hilbert边 际谱与傅里叶幅值谱的比较,表明Hilbert边际谱在分辨率上具有明显的优越性。该方法为电力 系统暂态信号分析提供了一种新的分析手段。仿真结果验证了该方法的有效性。

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基于过零点-极点估计的瞬时频率幅度算法

Hilbert-Huang变换(HHT)理论通过经验模态分解(EMD)提取信号的内蕴模态函数(IMF),并对IMF利用Hilbert变换得到信号的时频幅度谱和边际谱。在总结Hilbert变换理论和算法实现局限性的基础上,提出基于过零点-极点估计求取IMF瞬时频率、幅度算法,通过对离散信号插值运算精确求取过零点和极点位置,并据此求出相应点的瞬时频率和幅度,最后采用三次样条求取信号的瞬时频率幅度曲线。通过几个典型的例子对该算法进行检验,结果表明,与Hilbert变换结果比较,借助该算法得到信号的时频幅度谱和边际谱结果更精确、频率分辨率更好。

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论文研究-基于LBP的眼睛开闭检测方法.pdf

在基于机器视觉的疲劳驾驶预警系统中通过驾驶人员眼睛的状态来判断其是否疲劳是最直接和有效的途径,对眼睛的开与闭这两个基本状态的检测是判断疲劳的一个关键技术。针对红外视频人脸图像序列,提出一种基于LBP纹理检测算子的快速准确人眼开闭检测方法。该方法首先精确提取眼睛区域,然后利用对光照具有鲁棒性的LBP纹理检测算子检测眼睛区域纹理并计算其二阶矩、熵和边际分布二阶矩作为特征向量,最后使用SVM对特征向量进行分类以达到开闭检测的目的。大量实验结果表明,该方法不仅具有较高的检测准度,而且能完全满足实时要求。

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基于Shapley值法的成本分摊和收益分配小程序

利用Shapley值法,以工业园区综合能源系统(IES)的可调控资源作为边际贡献,进行成本分摊和收益分配的小程序。

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基于EMD分解·和希尔伯特变换(HHT)的完整 MATLAB代码.rar

Hilbert-Huang 变换是一种适用于分析非线性、非平稳信号的数据处理方法,它是由美籍华人 Huang 以及他的同事在 1998 年提出的,从本质上讲这种方法是要对一个信号进行平稳化处理,得到信号的时间-频率-能量特征。HHT 是近年来在信号处理领域中的一项重要突破。HHT 是分 EMD 和 Hilbert 变换两步来实现的,首先对非线性、非平稳信号进行 EMD 分解,逐级分解出原始信号中不同尺度的波动或变化趋势,这些具有不同特征尺度的一系列时间序列分量叫做本征模态函数(IMF),接着对每个 IMF 分量进行 Hilbert 变换。对于 EMD 分解得到的每个分量都有着不同的频率成分,通

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论文研究-深度逆向强化学习研究综述.pdf

深度逆向强化学习是机器学习领域的一个新的研究热点,它针对深度强化学习的回报函数难以获取问题,提出了通过专家示例轨迹重构回报函数的方法。首先介绍了3类深度强化学习方法的经典算法;接着阐述了经典的逆向强化学习算法,包括基于学徒学习、最大边际规划、结构化分类和概率模型形式化的方法;然后对深度逆向强化学习的一些前沿方向进行了综述,包括基于最大边际法的深度逆向强化学习、基于深度Q网络的深度逆向强化学习和基于最大熵模型的深度逆向强化学习和示例轨迹非专家情况下的逆向强化学习方法等。最后总结了深度逆向强化学习在算法、理论和应用方面存在的问题和发展方向。

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国际贸易_经济发展和收入分配

本文应用超边际分析方法(即边际分析和总的成本-效益分析的组合)考察了分 工、市场容量、生产率和收入分配不平等之间的关系。我们利用一个包含交易成本及内生和外生比 较优势的模型证明了,随着交易条件的改进,一般均衡结构不连续地从自给自足跳到只有部分分工 的二元结构,然后再跳到完全分工,此时二元结构消失。在这个过程中,均衡的不平等程度是波动 的,收入分配不平等与经济发展之间的关系既非单调增加的亦非单调减少的,也不是倒U形曲线 关系。经济和贸易发展的关键驱动力是交易条件的改进。

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二维随机变量的分布与Copula函数

基于二维分布讨论了Sklar定理,介绍了由Sklar定理直接生成Copula函数的方法以及生成给定边际分布的联合分布函数的方法。

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MATLAB--EMD经验模态分解工具箱

该工具箱为MATLAB的EMD经验模态分解的工具箱,使用简单,可以基于此求希尔伯特黄变换和边际谱,详细帮助可以参考word文档。

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现代企业制度分析(ppt)

上、下脊线之间的区域是具有生产效率的经济区。 上、下脊线之外的区域是某一要素边际产量为负(而另一生产要素的边际产量仍为正)的区域。 或者说这是边际技术替代率为正值的区域,也就是缺乏生产效率的区域。

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希尔伯特变换

希尔伯特变换可以对信号进行分析,分析边际普 频率 幅值等信息

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