- Matlab与STK连接函数库(最新整理)。更多STK学习资料请关注博客:http://blog.csdn.net/appe19435 545浏览免费
- DOC大小:5MB第一章 绪论 1.1 图像处理与识别技术的内容及理解 数字图像处理处理学科所涉及的知识非常广泛,具体的方法种类繁多,应用也极为普遍,但从学科研究内容上可以分为以下几个方面。 1.1.1 图像处理技术 (1) 图像数字化 其目的是将模拟形式的图像通过数字化设备变为数字计算机可用的离散的图像数据。 (2) 图像变换 为了达到某种目的而对图像使用一种数学技巧,经过变换后的图像更为方便、容易地处理和操作。 (3) 图像增强 图像增强的主要目标是改善图像的质量。采用某种特殊的技术来突出图像中的某些信息,削弱或消除某些无关信息,从而有目的地强调图像的整体或局部特征。常常用来改善人对图像的视觉效果,让观察者能看到更加直接、清晰、适于分析的信息。直方图修正、灰度变换、强化图像轮廓等都是常用的手段。 (4) 图像分割 在图像研究和应用中,人们往往仅对图像的某些部分感兴趣。它们一般对应图像中待定的、具有独特性质的区域。图像分割就是把图像分割成各具特性的区域并提取出感兴趣的目标。 (5) 图像分析 图像分析也可以成为图像理解,主要研究从图像中提取有用的数据或信息,生成非图像的描述或表示。图像分析的内容分为特征提取、图像分割、符号描述、纹理分析、运动图像分析和图像的检测与配准。 1.1.2 图像识别技术 图像识别是近20年来发展起来的一门学科,它以研究某些对象或过程(统称图像)的分类与描述为主要内容。图像识别所研究的领域十分广泛,它可以使医学图像中的癌细胞识别;机械加工中零部件的识别、分类;可以是从遥感图片中辨别农作物、森林、湖泊和军事设施,以及判断农作物的长势,预测收获量等;可以是自导引小车中的路径识别;邮政系统中自动分拣信函;交通管制、识别违章行驶的汽车牌照;银行的支票识别、身份证识别等。上述都是图像识别研究的课题。一个图像识别系统主要包括3部分:①图像信息获取;②图像信息加工和处理、抽取特征;③判断或分类。第一章 绪论 1.1 图像处理与识别技术的内容及理解 数字图像处理处理学科所涉及的知识非常广泛,具体的方法种类繁多,应用也极为普遍,但从学科研究内容上可以分为以下几个方面。 1.1.1 图像处理技术 (1) 图像数字化 其目的是将模拟形式的图像通过数字化设备变为数字计算机可用的离散的图像数据。 (2) 图像变换 为了达到某种目的而对图像使用一种数学技巧,经过变换后的图像更为方便、容易地处理和操作。 (3) 图像增强 图像增强的主要目标是改善图像的质量。采用某种特殊的技术来突出图像中的某些信息,削弱或消除某些无关信息,从而有目的地强调图像的整体或局部特征。常常用来改善人对图像的视觉效果,让观察者能看到更加直接、清晰、适于分析的信息。直方图修正、灰度变换、强化图像轮廓等都是常用的手段。 (4) 图像分割 在图像研究和应用中,人们往往仅对图像的某些部分感兴趣。它们一般对应图像中待定的、具有独特性质的区域。图像分割就是把图像分割成各具特性的区域并提取出感兴趣的目标。 (5) 图像分析 图像分析也可以成为图像理解,主要研究从图像中提取有用的数据或信息,生成非图像的描述或表示。图像分析的内容分为特征提取、图像分割、符号描述、纹理分析、运动图像分析和图像的检测与配准。 1.1.2 图像识别技术 图像识别是近20年来发展起来的一门学科,它以研究某些对象或过程(统称图像)的分类与描述为主要内容。图像识别所研究的领域十分广泛,它可以使医学图像中的癌细胞识别;机械加工中零部件的识别、分类;可以是从遥感图片中辨别农作物、森林、湖泊和军事设施,以及判断农作物的长势,预测收获量等;可以是自导引小车中的路径识别;邮政系统中自动分拣信函;交通管制、识别违章行驶的汽车牌照;银行的支票识别、身份证识别等。上述都是图像识别研究的课题。一个图像识别系统主要包括3部分:①图像信息获取;②图像信息加工和处理、抽取特征;③判断或分类。5 2426浏览免费
- 认知无线电中频谱感知技术研究+Matlab仿真代码5 882浏览免费
- Scala快速入门(适合为学Spark学习Scala的同学)Word文档0 1524浏览免费
- 是大数据课程大作业,基于Hadoop的电影影评数据分析,需要安装Hadoop,了解MapReduce 和HDFS。5 4332浏览免费
- 详细介绍了数据挖掘工具weka的使用方法5 304浏览免费
- origin2021 下载途径:百度网盘、阿里云盘下载5 2157浏览免费
- 用matlab进行卡方拟合检验的详细过程4 2600浏览免费
- 大数据大小:337KB大数据技术原理与应用【林子雨】上机实验,自己实验课上写的,可能有错,供各位参考。大数据技术原理与应用【林子雨】上机实验,自己实验课上写的,可能有错,供各位参考。0 2691浏览免费
- 数据科学导论 实验1:常用Linux操作和 Hadoop操作 1、Linux虚拟机安装和操作 2、Hadoop安装和操作 1)创建Hadoop用户 2)SSH登录权限设置 3)安装Java环境 4)单机安装配置 5)伪分布式安装配置0 1002浏览免费
- 早期的计算机主要就是用来进行数据处理或称数值计算的。后来随着计算机技术及其周边设备和通讯能力的发展,计算机更多地用于了大量繁杂事务的在线处理,生产设备的实时控制等。在此过程中,计算机系统积累了越来越多的数据,数据处理的任务就更加繁重。到今天,即使是发展中的我们中国,在一个企业中有数以几十或上百GB、甚至TB计的生产经营数据已不是什么希奇的事情了。企业的数据和由此而产生的信息是企业的重要财富。它最真实、具体的反映了企业运作的本质状况。但是,面对堆积如“山”的数据,你可能并未看清企业运作的本质规律是什么,或者说你至少是未能全部看清楚。面对激烈竞争的市场经济,企业的经营和管理者任何不符合客观事物规律性的决策都会给企业带来损失,甚至失败。运用有力的工具,不断地探索企业成败、得失的原委,并以此不断完善企业运作,这是每一个成功的企业家必不可少的工作任务。 美国SAS软件从60年代在北卡洲立大学开创伊始就致力于计算机数据处理的研究。几十年来无数的成功事例使人们推崇SAS为国际上标准的数理统计分析软件;进而,SAS的丰富数据采集、数据管理、数据分析和信息展现的能力,又使之成为决策支持的最好的工具;近几年,SAS又推出了套装的SAS/Enterprise Miner这一企业级的数据处理分析和决策支持软件包。SAS系统的软件和这些软件运用的无数成功经验,一定能帮你从企业堆积如“山”的数据中“挖掘”出隐藏着的规律性,以支持你正确的经营决策。 SAS的数据挖掘软件集成了一系列有效的技术手段全面地支持你的工作。首先是支持你的数据重组工作。在你的企业或组织中或许已经有了成功的各种业务系统,其中的数据体系对应着一项项事务处理和一个又一个控制环节,它们定能完美的支持其原有的工作。但当你从企业级的角度去审视,并想进一步分析处理时,你会感到这些数据过于分散,数量越来越大,并难以整合。美国数据挖掘技术开拓者Gregory Piatetsky-Shapiro曾戏言说:“原来曾希望计算机系统成为我们智慧的源泉,但从中涌出的却是洪水般的数据!”其实不必埋怨数据太多,也不必埋怨原来的数据结构不好,它们是适应原有工作任务的,只是不适合你现在的要求而已。要支持你的企业级的决策,就是需要“洪水般的数据量”,但是要面向企业级的工作任务对其进行重组。数据仓库系统支持你进行数据重组,并以全新的数据、信息的结构形式支持你的全新的工作方式。这在前面五篇连载文章中已作了详尽的介绍。建立数据仓库,这是进一步能有成效的进行数据挖掘的基础工作。 要看清企业或组织运作的状况,第一步就是能查询到反映你所关心事情的相应数据、信息。以SAS的多维数据库产品MDDB构造的数据仓库从物理结构上保证了你查询的迅速、方便。E.F.Codd在提出在线分析处理OLAP概念时,多维数据结构是实现其任务的第一项要求。一些简单的决策支持所需要的就是有针对性的数据。在数据重组后的数据仓库中还建立了所谓数据市场(Data Marts),它就可以更针对决策支持的需要而设计,其中还可综合不同层次的汇总数据和跨数据仓库主题的数据。 SAS软件研究所对数据挖掘所下的定义是:数据挖掘是按照既定的业务目标,对大量的企业数据进行探索、揭示隐藏其中的规律性并进一步将之模型化的先进、有效的方法。 对数据的探索、挖掘首先要有一个明确的业务目标。一组生产数据可作生产能力的分析;可作生产成本核算的分析;亦可作影响产品质量诸因素的分析。目标决定了此后数据挖掘过程的各种运作,并导引了运作的方向。虽然说数据挖掘的业务目标在过程中不是不可修正的,也应当在工作进程中不断的进一步明确化,但其基本原则内容要保持稳定不变,否则数据挖掘工作是难以有效的进行的。 这里所指的大量企业数据最好是按照数据仓库的概念重组过的,在数据仓库中的数据、信息才能最有效的支持数据挖掘。假如所取用的数据并不足以反映企业的真实情况,当然也不可能挖掘出有用的规律。数据仓库的数据重组,首先是从企业正在运行的计算机系统中完整地将数据取出来。所谓完整,就是决策支持目标所涉及的各个环节不能有遗漏;其次各个环节的数据要按一定的规则有机、准确地衔接起来。从决策支持的主题来看,这重新组织过的数据,以极易取用的数据结构方式,全面的描述了该主题。 有了反映业务主题全貌的数据后,在进行数据的分析、探索时,对于不同的人,可能会采用不同的方式方法。Gartner Group在评价数据挖掘工具时,也特别提到了面对各种不同类型人员的可伸缩性和完整性。SAS支持各层次用户: 业务水平和数学水平可能比较一般,对这样的用户提供方便的数据查询是非常重要的。实际上早期的决策支持主要就是数据查询的支持。可能也要做一些简单的数理统计分析。若统计分析的要求是较明确的,可以事先做好,向他们提供统计分析的结果。这可做成SAS数据仓库中的信息市场(Information Mart)。对应他们随机的需求,应当提供菜单式选择的方便工具。 业务水平较高,但数学水平一般,且没有时间和兴趣再钻研数学方法的人,除了以上资源外,还应提供能简便的实现各种常用的数理统计的工具。让他们不必受累于繁杂的过程,通过简单的需求设定,即可执行他们需要的操作。 有计算机和数学知识,但对业务的熟悉程度一般的人员。对他们要提供较全面的数据处理工具,如:数理统计;聚类分析;决策树;人工神经元网络;……等。 对有很深计算机和数学造诣的数据分析专家不仅要提供上述环境,而且还要提供实现各种算法的工具和开发平台。 SAS系统提供了适合各类人员使用的既完整,又有伸缩性的模块化的工具。 通过探索和模型化所得的结果可分成两种类型:一种是描述型的;另一种是预测型的。描述型的结果是指通过数据挖掘量化的搞清了业务目标的现状。通过数据挖掘还可以建立起企业或某个过程的各种不同类型模型。这些模型不仅能描述当前的现状和规律性,而且利用它还可以预测当条件变化后可能发生的状况。这就为企业开发新产品、定位客户群体、甚至于为企业业务重组提供决策支持依据。 在世界走向信息化的今天,充分利用企业的信息资源,挖掘企业和所对应市场的运作规律性,以不断提高企业的经济效益是先进企业的必由之路。 SAS数据挖掘软件广泛应用于客户关系管理、金融风险防范、供应关系管理、数据库营销、企业均衡记分卡、e-智能化及竞争优势分析等方面。SAS新近推出了专用于网络流量分析的最新软件产品e-Discovery和webHound,可对优化网站的结构和客户关系管理起到非常有效的作用。 正象是你拿个镐在山上挖几下不能算是开采矿山一样,用数理统计方法或人工神经元网络作个数据分析,也不能说就是在进行数据挖掘了。要开采矿山,首先要按照人类总结千百年来经验所形成的理论规律去找矿;发现矿藏后还要根据其实际地质情况,有针对性的采用相应的方法最有效的挖掘才能获得有价值的宝藏。同样,要想有效地进行数据挖掘也必须要有好的工具和一整套妥善的方法论。可以说在数据挖掘中你采用的工具、使用工具的能力、以及数据挖掘过程中的方法论在很大程度上决定了你能开拓的成果。SAS研究所不仅有丰富的工具供你选用,而且在多年的数据处理研究工作中积累了一套行之有效的数据挖掘方法论──SEMMA,通过使用SAS技术进行数据挖掘,我们愿意和你分享这些经验。 根据客户的不同层次的业务需求,SAS公司把数据挖掘等深层次分析分为两个层次,同时提供两种产品及方案套件供用户选择。这两种方案分别为:一、深层统计分析与预测套件;二、数据挖掘套件。在下面几节中会一一加以介绍。4 290浏览免费
- 本资源可以给基于Qt平台编写自己需要实现功能的软件提供参考,特别是需要用到自己编写的Matlab函数。通过本资源,可以帮助大家基于Qt实现Matlab动态链接库的调用,并且在Qt平台设计显示界面,完成在Qt平台上进行利用Matlab计算的优势,扩展自己编程的软件的功能。5 886浏览免费
- MATLAB R2023a 9.14最新版已正式更新,每次大版本的更新都会带来新的产品及功能,此次也不例外!此版本新增了两款新产品,C2000微控制器模块,设计、仿真和实现 Texas Instruments C2000 微控制器的应用;MATLAB Test,开发、管理、分析和测试 MATLAB 应用程序。包含三个亮点,一是实时编辑器任务,在实时脚本中导入数据,以交互方式从数据中查找并去除周期性趋势和多项式趋势;二是simulink中的仿真调试,现在支持逐模块步进仿真;三是航天模块,仿真转子和多转子动态特性,使用 Unreal Engine 和 Cesium ion 可视化飞机与旋翼机。以及其他一些模块集,包括航天、通信、相控阵系统、SerDes等,以提高MATLAB的功能和应用范围。0 1224浏览免费
- 毕业论文本设计尝试用ASP.NET在网络上架构一个电子书城,以使每一位顾客不用出门在家里就能够通过上网来轻松购书。本文从理论和实践两个角度出发,对一个具有数据挖掘功能的电子书城进行设计与实现分心。论文首先较为详尽地介绍面向对象分析与设计的有关概念与技术,特别深入介绍了在本系统中用到的知识,如:面向对象的分析设计流程;系统中所用到的开发技术ASP.NET以及ADO.NET的特点、结构框架以及使用方法。接着对书店系统的可行性进行了分析,然后对系统的设计思想、设计目标与系统的整体结构进行了明确的规划。最后对系统的主要页面、数据库、应用程序的设计与实现做了较为详细的讲解。 本电子书城系统是在Visual Studio.Net平台上运用ASP.NET技术来实现的。其主要功能有:用户管理,新书上架,分类查找,图书检索,如数收藏夹,购物流程,销售排行,图书评论,网站管理等。论文在撰写的过程中,力求将理论与实践相结合,对各种理论进行阐述的同时配合系统从实际应用和操作技巧上加以说明,希望能够更充分地体现到这些知识与技术在本系统中的应用与实现。4 464浏览免费
- matlab实现的Camshift目标跟踪算法。3 539浏览免费
- hadoop大小:27KBHadoop期末考试复习Hadoop期末考试复习0 1119浏览免费
- 基于层次分析法的高考志愿填报模型,数学建模论文,内有层次分析法的整个过程和分析结果,以及关键计算步骤的matlab代码。0 1136浏览免费
- 地形图矢量化0 648浏览免费
- 数据科学导论 实验2:熟悉常用的HDFS操作 1. 编程实现以下指定功能,并利用 Hadoop 提供的 Shell 命令完成相同任务: 2. 编程实现一个类“MyFSDataInputStream”,该类继承“org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream”,要求如下:实现按行读取 HDFS 中指定文 件的方法“readLine()”,如果读到文件末尾,则返回空,否则返回文件 一行的文本。 3. 查看 Java 帮助手册或其它资料,用“java.net.URL”和“org.apache.hadoop.fs.FsURLStreamHandlerFactory”编程完成输出 HDFS 中指定文件 的文本到终端中。0 1316浏览免费
- 一些经典的分形图形的matlab程序 如:(1)Koch曲线程序koch.m function koch(a1,b1,a2,b2,n) %koch(0,0,9,0,3) %a1,b1,a2,b2为初始线段两端点坐标,n为迭代次数 a1=0;b1=0;a2=9;b2=0;n=3; %第i-1次迭代时由各条线段产生的新四条线段的五点横、纵坐标存储在数组A、B中 [A,B]=sub_koch1(a1,b1,a2,b2);5 1198浏览免费
- 我自己的开题报告,参考4方财务软件。 本课题研究的意义 财务管理软件是一套通用性、实用性极强的管理软件。适合于企事业单位管理和统计本单位的全部固定资产及低值易耗品的使用情况,它可用于物资调配管理、财务统计分析、设备管理、仓库管理、工资管理等方面。具有多动态自定义报表生成、树状数据字典维护、智能输入、以及强大的综合查询功能。 我的毕业设计网站:http://bysj-hhit.3322.org/5 523浏览免费
- 随着数据库技术的成熟和数据应用的普及,大规模数据库和数据仓库的建立,人们开始面对“数据丰富,但信息贫乏”的挑战,要从海量的数据中发现有用的规律就需要用到数据挖掘技术。数据挖掘是从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的知识和规则。这些规则蕴含了数据库中一组对象之间的特定关系,提出一些有用的信息,为经营决策、金融预测等提供依据。 本文重点研究数据挖掘中采用的神经网络算法问题。神经网络算法是数据挖掘技术中常用的一种算法,具有高正确率、抗噪声数据能力强等优势。SQL Server 2005为我们提供了一种简单的方式来应用神经网络算法。我的毕设课题就是在SQL Management Studio、BI Dev Studio等环境下访问Analysis Service服务引擎,并创建神经网络挖掘模型。4 415浏览免费
- 数据文件给出了1月1日至5月31日每天某风电场风电机组的监测数据,包括风速、风向和机组的输出功率。 要求采用BP网络和改进BP网络对机组输出功率进行预测,预测时间范围为5月1日至5月31日。 1. 根据 风速与风向,预测机组的输出功率。1到4月份为训练样本,预测时间范围为5月1日至5月31日。 采用 均方根误差,平均相对误差、离差与相关系数等指标,分析比较预测性能。 2. 分别采用 自适应线性网络与BP神经网络进行预测,在相同的训练精度下,从网络结构、预测精度、训练时间、训练次数等比较两者性能。 3. 比较 在数据进行预处理(归一化)及不进行预处理情况下,BP网络训练的效果。5 612浏览免费
- 北邮大三上2022年《算法设计与分析》期末试题-A卷-计科专业-5.00 345浏览免费
- 数字信号处理实验 离散信号的MATLAB 加深对离散信号的DFT处理的理解及其FFT算法的运用0 54浏览免费
- 面向数值计算的插值计算内容,对拉格朗日插值方法进行示例分析。内容包括一个运用拉格朗日插值方法的计算示例,给出了计算结果,实现了基于现有数据点的对未知其它多点的预测,有相应的代码,该代码具有较强的通用性,允许更改开始的已知点,实现对其它问题的解决。适合数值计算初学者以及需要使用拉格朗日插值代码的人群。 数值计算,Lagrange插值,示例0 552浏览免费
- 将爬取到的滴滴出行相关数据整理后上传存储到Hbase中,然后导入到Hive中并进行数据分析,将数据分析后的结果通过Sqoop导入到Mysql中,最后对数据进行可视化。4 641浏览免费
- 详细波形图片 方信号的频谱分析 设计数字滤波器和画出频率响应 窗函数法设计高通低通带通三种滤波器(利用函数fir1设计FIR滤波器),用双线性变换法设计利用函数butter和cheby15 82浏览免费
- 基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度——李兴莘 摘要: 微电网优化调度作为智能电网优化的重要组成部分,对降低能耗、环境污染具有重要意义。微电网的发展目标既要满足电力供应的基本需求,又要提高经济效益和环境保护。对此,提出了一种综合考虑微电网系统运行成本和环境保护成本的并网模式下微电网多目标优化调度模型。同时采用改进的粒子群算法对优化模型进行求解。仿真结果表明,该模型可以有效降低用户的用电成本和环境污染,促进微电网的优化运行,并验证了改进的粒子群算法的优越性能。0 300浏览免费
- carsim车辆参数介绍及简单应用0 589浏览免费
- matlab 三维数组0 445浏览免费
- 大数据综合实验环境搭建(3个集群、Zookeeper、Hive、HBase)4 795浏览免费
- 包含所有matlab在数字图像处理中用到的函数和命令4 37浏览免费
- 数字图像处理实验报告目录 1、matlab基本知识及图像显示 2、图像类型与彩色模型的转换 3、图像变换 4、图像增强 5、图像复原 6、图像压缩与编码 7、图像分割与形态学处理 8、Matlab图像处理遥感应用实例0 203浏览免费
- 关于数据仓库和数据挖掘的简介0 78浏览免费
- 数据库课程作业,数据挖掘相关的课程论文。大概3000字,是中文的。格式标准。内容丰富。推荐下载推荐下载5 932浏览免费
- matlab,基于matlab遗传算法工具箱的使用 一篇不错的论文,介绍遗传算法的基础知识0 87浏览免费
- 资源共享!希望给大家带来帮助!0 51浏览免费
- 数字信号处理实验指导书 很详细 利用matlab 希望能给需要的给与帮助0 45浏览免费
- 内容简介 本书是作者在总结多年教学与研究经验的基础上编写完成,主要介绍了ArcGIS的使用基础、ArcGIS空间分析工具以及地学分析实例。内容包括:ArcGIS简介、ArcMAP基础操作、数据的创建与编辑、数据变换、矢量数据的空间分析、栅格数据的空间分析、三维分析、空间统计分析、水文分析以及空间分析建模等。此外,本书还配有具典型性意义的实例分析及大量的随书练习材料,并在光盘中辅以相应数据,以便于学生课后练习和复习。 本书强调科学性、系统性、实用性与易读性的结合,可作为高等院校地理信息系统、地理学、测绘学等相关学科学生的教材,也可为科学研究、工程设计、规划管理等部门的科技人员提供参考。 文件是下载链接。0 119浏览免费
- 大学生期末作业救命稻草 包含实验源代码,算法描述,代码运行结果截图,实验总结以及算法流程图。0 305浏览免费
- 第三部分:大数据平台 任务一、大数据平台搭建 1.配置 master Node 的主机名为:master;slaver1 Node 的主机名为:slaver1。 将查询 2 个节点的主机名信息以文本形式提交到答题框。 2.修改 2 个节点的 hosts 文件, 使用 FQDN 的方式,配置 IP 地址与主机名之间的映射关系。查询 hosts 文件的信息,将操作命令和返回结果以文本形式提交到答题框。 3.配置2个节点使用Ambari和iaas中的centos7的yum源。其中Ambari yum 源在 XianDian-BigData-v2.2.iso 软件包中。 4.在 master 节点安装 ntp 时钟服务,使用文件/etc/ntp.conf 配置 ntp 服务; 在 slaver 节点安装 ntpdate 软件包,将 slaver1 节点时钟同步到 master 节点,将操作命令和返回结果以文本形式提交到答题框。 5.检查 2 个节点是否可以通过无密钥相互访问,如果未配置,则进行 SSH 无密码公钥认证配置,将操作命令和返回结果以文本形式提交到答题框。 6.安装 2 个节点的 JDK 环境,其中 jdk-8u77-linux-x64.tar.gz 在 XianDian-BigData-v2.2.iso 软件包中,使用命令查看 JAVA 版本信息,将操作命令和返回结果以文本形式提交到答题框。0 1047浏览免费
- 太原理工大学课设实验报告大数据技术基础0 222浏览免费
- 史上最全的大数据面试题(适用于大数据开发,大数据运维,云计算,数据治理,大数据架构师)),一共有几百页数百个面试题,帮助大家快速通关面试,轻轻松松上30K0 394浏览免费
- 从头开始搭建clickhouse集群0 669浏览免费
- matlab大小:25KB数字信号处理中 用matlab对语音信号进行相关处理 程序不大 对初学者有点用处数字信号处理中 用matlab对语音信号进行相关处理 程序不大 对初学者有点用处0 60浏览免费
- 基于Multisim的SSB的调制与解调电路的仿真分析5 484浏览免费
- 在MATLAB中,可以使用循环结构来对数组进行赋值操作。循环结构可以帮助我们遍历数组的每个元素,并根据需要进行赋值。下面是一些示例来说明如何使用循环结构对数组进行循环赋值: 使用for循环对数组赋值: matlab Copy code % 创建一个空数组 arr = []; % 使用for循环赋值 for i = 1:5 arr(i) = i^2; % 对数组的每个元素进行赋值 end disp(arr); % 输出:[1, 4, 9, 16, 25] 在这个示例中,我们使用for循环从1到5遍历,并将每个元素的平方值赋值给数组arr的对应位置。 使用while循环对数组赋值: matlab Copy code % 创建一个空数组 arr = []; % 使用while循环赋值 i = 1; while i <= 5 arr(i) = i^2; % 对数组的每个元素进行赋值 i = i + 1; end disp(arr); % 输出:[1, 4, 9, 16, 25] 在这个示例中,我们使用while循环来实现相同的循环赋值操作。在每次0 431浏览免费
- 数值分析 数值计算 数学建模 实验报告 matlab程序0 942浏览免费
- matlab在数学建模中的应用 挺好的的建模资源 供MATLAB学习哦0 47浏览免费
- 数字滤波器研究应用与设计(毕业论文)是本人经过四个月时间精心设计整理的。里面包含数字滤波器设计理论研究。各种滤波器程序包括matlab、DSP、C语言等各种程序的设计与仿真结果。0 381浏览免费
- 2022 APMCM summary sheet 为解决全球变暖对全球气温的影响问题,本文采用ARMA模型、LSTM模型和Stacking模型融合对未来全球温度变化趋势和影响因素预测进行分析。 对于问题一的第一部分,需要每十年的全球平均温度的增幅进行比较并绘制折线图进行表示,分析得到同意2022年3月全球气温的上升确实比以往任何10年期间观测到的升幅都要大的结论。对于问题一的第二部分,我们分别建立了ARMA模型和LSTM模型用时间来拟合过去的温度变化,并预测2100年12月前的温度。对于问题一的第三部分,使用第二部分的两个模型进行预测,预测结果不一致,ARMA模型预测到2100年6月,2050年5月全球平均温度到达20℃,LSTM模型预测为2050年到2300年全球平均气温均低于20℃,所以根据此模型预测趋势推断出以后全球平均气温不会高于20℃。对于问题一的第四部分,根据相关计算得到两个模型的平均绝对误差分别为0.31,0.0195,根据以上数据我们得出LSTM模型预测的更准确。 对于问题二的第一部分,我们使用经纬度和时间两组数据对温度进行预测,为了确保模型的健壮性,我们采用Sta0 503浏览免费
- matlab大小:382KB详细介绍了Matlab优化工具箱的各个函数并给出相关性能描述,同时提供实际应用的问题。详细介绍了Matlab优化工具箱的各个函数并给出相关性能描述,同时提供实际应用的问题。0 53浏览免费
- 基于matlab的数字水印0 80浏览免费
- 最近计划总结一下过去踩过的坑,造一些轮子,今天有时间在Ubuntu 18.04.4环境下配置了MATLAB,浏览了很多相关安装操作,觉得诸多办法有些冗杂所以在这里整理一下。 总结一下ubuntu安装软件的特点就是权限,这个对于新手来说是一个坑。0 777浏览免费
- 这是一个包含二十道常见的 MATLAB 题型的资源,用于帮助你练习 MATLAB 编程。这些题目涵盖了各种 MATLAB 的基础和常用操作。对于每个题目,都提供了题目描述、示例、例子以及注意事项。 这些题目的难度适中,适合初学者和具有一定 MATLAB 基础的学习者。通过尝试解答这些题目,你可以加深对 MATLAB 语法和功能的理解,并提升编程技能。 这个资源可以作为学习 MATLAB 编程的练习材料,也可以用于课堂作业、编程小组活动或个人自学。你可以自由地访问并下载这些题目和解答代码,以进行学习和练习。 以下是资源中涵盖的一些 MATLAB 题型示例: 1.编写一个Matlab函数,计算给定数组的平均值 2.编写一个Matlab函数,判断一个数是否为素数 3.编写一个Matlab函数,计算两个矩阵的乘积 4.编写一个Matlab函数,将一个字符串倒序输出 5.编写一个Matlab函数,找到一个数组中的最大值和最小值 6.编写一个Matlab程序,模拟抛硬币的实验,并统计正面和反面的的次数 .....0 226浏览免费
- HBase分布式NoSQL数据库实验 1.HBase基础 HBase伪分布式部署 HBase Shell接口操作 HBase Web UI管理 2.HBase数据管理 HBase DDL操作 HBase DML操作 练习1:HBase Shell操作 练习2:HBase Shell数据操作 案例:CMS数据表设计 3.HBase集群管理 创建和使用自动化脚本Shell HBase用户权限管理 4.HBase编程开发 Java API命名空间操作 Java API表操作 编程实现数据操作功能 编程应用过滤器0 663浏览免费
- 帮助你更好的使用MATLAB的库函数!如果评论返回资源分0 43浏览免费
- 基于matlab环境下FSK的调制与解调的分析大小:236KB基于matlab环境下FSK的调制与解调的分析基于matlab环境下FSK的调制与解调的分析0 61浏览免费
- 数据挖掘工具Clementine的外部模块接口CEMI,该技术仅被Clementine12.0以前的版本支持。原创。0 68浏览免费