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xiaobofenxi.rar_matlab_xiaobofenx
xiaobofenxi.rar_matlab_xiaobofenx
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matlab
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利用matlab设计的小波分析图像及过程。
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xiaobofenxi.rar_matlab例程_matlab_
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利用matlab,对图像进行小波分解,的到n维小波分解图像
xiaobofenxi.rar_GUI小波分析_matlab gui.m_小波 高频_小波分析 低频_小波变换 gui
浏览:160
在“小波分析”文件中xiaobofenxi.m为主函数,gui.m是有界面的主函数。相对于上次主要是对于高频系数用了线性变换,低频系数用了非线性变换。
xiaobofenxi.rar_xiaobofenxi
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小波分析与信号处理——理论、应用及软件实现_10236506
xiaobofenxi.rar_小波
浏览:96
这个程序是学习小波分析的非常有意义的程序,对于初学者,可以通过对此程序的学习来提高对小波分析的认识。
xiaobofenxi.rar_小波分析_高频分量
浏览:130
小波分析,分解出第1至第6层高频细节分量以及第6层低频信号分量
xiaobofenxi.rar_wavelet_小波分析_小波能
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一些小波分析的有用程序 能帮助大家更好的理解一些小波变换和小波的主要功能
xiaobofenxi.rar_4 3 2 1_floor_floor mod_s-n_小波 正弦
浏览:138
小波工程主要包括一两部分:一、连续小波分析的应用,二、离散小波分析的应用。下面分两个部分分别说明这两个程序的分析结果: 一、连续小波分析: 所用信号为自己构造的三角波和正弦波叠加的信号:s=(-1).^...
xiaobofenxi.rar_供电能力_最大供电能力_电网 负荷_电网供电能力_负荷均衡
浏览:53
当本地区达到最大负荷1980+i956MVA时,如果电网能保证按最大运行方式 运行,具备理想的最大供电能力,则容载比为1.2一订.0,电网各供电小区容载比不 均衡,靠各小区之间110KV联络线进行负荷调整也难以达到均衡。
xiaobofenxi.rar_小波_小波 PPT_小波 ppt_小波变换_小波变换讲解
浏览:46
现在小波变换已越来越受到重视,本课件将详细讲解这个问题
xiaobofenxi.rar_多尺度_多尺度 重构_小波 多 分解_小波分解_小波分解重构
浏览:168
包含多尺度分解,小波分解及重构等程序,易于学习
xiaobofenxi.rar_一维 小波 分析_单尺度_单支重构_小波 一维_小波 单支重构
浏览:123
小波分析 多尺度一维小波分解 对一维小波系数进行单支重构
xiaobofenxi.zip_db6 小波
浏览:74
进行小波分析,在matlab中调用db6函数的七层分解及低频重构
xiaobofenxi.zip_小波 边缘
浏览:175
首先介绍了图像边缘检测技术和几种经典的边缘检测算子。然后对小波变换进行了简单的理论分析,阐述了小波多尺度思想,并对基于小波变换的图像边缘检测进行了简单的介绍。
xiaobofenxi.zip_小波分析
浏览:73
可以进行小波的分析,分了好几级的算法,已经验证过
xiaobofenxi
浏览:53
对光线陀螺的输出数据,进行小波分层处理,比较效果,选出最佳的分层效果,达到降噪的效果,从而提高光纤陀螺的测量精度。
Matlab 基于BP神经网络的数据分类预测 BP分类
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1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测(完整源码和数据) 2. 多变量输入,单变量输出(类别),数据分类预测 3. 评价指标包括:准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据,要求 Matlab 2018B及以上版本
Matlab 基于支持向量机(SVM)的数据回归预测 SVM回归
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1. Matlab实现支持向量机的数据回归预测(完整源码和数据) 2. 多变量输入,单变量输出,数据回归预测 3. 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据,暂无版本限制,推荐2018B及以上版本 注:采用 Libsvm 工具箱(无需安装,可直接运行),仅支持 Windows 64位系统
LSTM时间序列神经网络预测MATLAB代码
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MATLAB代码,直接运行,可以换数据。
ADRC控制器仿真 simulink 2017a版本
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matlab2020b ubuntu.txt
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matlab2020b ubuntu 安装文件,有教程,看我博客。
2022建模国赛代码(三天坚持不易) 包括K-meas算法、bp预测、回归预测,(python和matlab做的).zip
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基于蚁群算法的三维路径规划(matlab实现)
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三维路径规划指在已知三维地图中,规划出一条从出发点到目标点满足某项指标最优,并且避开了所有三维障碍物的三维最优路径。现有的路径规划算法中,大部分算法是在二维规划平面或准二维规划平面中进行路径规划。一般的三维路径规划算法具有计算过程复杂、信息存储量大、难以直接进行全局规划等问题。已有的三维路径规划算法主要包括A*算法、遗传算法、粒子群算法等,但是A*算法的计算量会随着维数的增加而急剧增加,遗传算
信号分选SDIF序列差直方图算法matlab仿真程序
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信号分选SDIF的matlab源码,可根据需求自行修改参数。仿真程序的部分结果可见相关文章:【雷达通信】信号分选SDIF序列差直方图算法原理及仿真程序【免费matlab源码,可自行修改参数】
基于智能优化算法的双层优化求解(matlab代码)
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除了数学规划方法之外,还可采用智能优化算法求解双层优化问题,一般在上层优化中采用智能优化算法,下层优化使用数学规划方法;也可以在上下层优化中都采用智能优化算法,这篇博客将进行详细介绍。算例依旧使用上面两篇博客中的线性双层优化问题,由于这个优化问题比较简单,我们采用最基础的粒子群算法进行求解。 资源包括三个部分: 1.基础粒子群算法的matlab代码 2.采用粒子群算法求解带约束的优化问题matl
调频连续波(FMCW)雷达二维FFT代码matlab
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给出了二维FFT的详细仿真,雷达测速测距的注解
基于蚁群算法的二维路径规划(matlab实现)
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路径规划算法是指在有障碍物的工作环境中寻找一条从起点到终点的、无碰撞地绕过所有障碍物的运动路径。路径规划算法较多,大体上可分为全局路径规划算法和局部路径规划算法两类。其中,全局路径规划方法包括位形空间法、广义锥方法、顶点图像法、栅格划归法; 局部路径规划算法主要有人工势场法等。
美赛各题常用算法程序与参考代码.rar
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针对A—F赛题分别有对应的算法代码,都是matlab程序
MATLAB深度学习入门实例(果树病虫害识别VGG19版)
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本系列课程利用MATLAB进行深度学习,课程将从数据集设置、模型搭建、模型训练、模型测试、模型评价等方面,深入介绍MATLAB深度学习工具箱。最后利用一个实例——多种果树病虫害识别。(这是最新版,2022年5月更新!)
锂电池BMS的Matlab仿真模型
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该资源是基于MATLAB软件环境开发的锂电池Battery Management System (BMS)仿真模型。该模型的目的是对锂电池的管理系统进行详尽和深入的研究和模拟,这对于理解其工作原理和提升它的性能是至关重要的。 该模型可用于模拟和预测锂电池在各种工况下的性能和状态。通过使用此模型,你可以模拟电池的充电和放电过程,我并分析这些过程中电池的电压、电流、状态量等参数的变化。 此外,也可
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xiaobofenxi.rar
(48个子文件)
matlab6.5辅助小波分析与应用例程
第六章
Example6_1.m
581B
Example6_10.m
386B
Example6_2.m
1KB
Example6_9.m
373B
Example6_14.m
505B
Example6_17.m
357B
Example6_11.m
1KB
Example6_5.m
195B
Example6_7.m
493B
Example6_13.m
144B
Example6_8.m
1KB
Example6_3.m
653B
Example6_12.m
262B
Example6_4.m
576B
Example6_6.m
249B
Example6_15.m
647B
Example6_16.m
454B
第二章
Example2_2_1.m
158B
Example2_4_1.m
2KB
Example2_3_1.m
1KB
Example2_1_1.m
194B
Example2_11_1.m
390B
Example2_6_1.m
3KB
Example2_5_1.m
2KB
文件命名说明.doc
19KB
第七章
Example7_8.m
813B
Example7_10.m
680B
Example7_5.m
760B
Example7_13.m
551B
Example7_4.m
861B
Example7_11.m
336B
Example7_12.m
510B
Example7_1.m
502B
Example7_3.m
2KB
Example7_2.m
248B
Example7_14.m
639B
Example7_9.m
1KB
Example7_7.m
1KB
Example7_6.m
1KB
Example7_15.m
1020B
第四章
Example4_2_4.m
988B
binlwavf.m
1KB
Example4_2_3.m
682B
binlinfo.m
429B
lemwavf.m
3KB
Example4_2_2.m
324B
Example4_2_1.m
1KB
www.pudn.com.txt
218B
共 48 条
1
文
件
格
式
说
明
1
、
文件夹
“第二章
”
和
“第四章
”
里的程序命名规则为
:
“
Example
”
+
章节号,如
Example2_1_1
对应章节
2.2.1
中的例程。
2
、
文件夹
“第六章
”
和
“第七章
”
里的程序命名规则为
:
“
Example
”
+
原书例程序号,如
Example6_12
对应例程
6-12
的程序。
如遇其它问题,请及时和作者联系。
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