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搜索资源列表

  1. 数字字符分割及归一化模板识别程序

  2. 数字字符分割及归一化模板识别程序，用c++编写，可以在vc6.0下直接运行

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-03-02
    • 文件大小：9216
    • 提供者：wangw89

  1. MODIS1B数据的预处理及归一化植被指数计算(1).pdf

  2. MODIS1B数据的预处理及归一化植被指数计算(1).pdf

  3. 所属分类：Oracle

    • 发布日期：2011-05-15
    • 文件大小：197632
    • 提供者：wgwiper

  1. 虹膜分离、去噪及归一化

  2. 眼图中虹膜图像的分离，针对CASIA库中108*7幅图像调试通过，含归一化及去噪

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2008-09-06
    • 文件大小：379904
    • 提供者：feitian5

  1. 归一化和反归一化matlab程序

  2. 资源中包括归一化程序及对应的反归一化程序，test程序是对上述两种程序的测试样例。 资源为个人编写，尊重知识产权

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-03-06
    • 文件大小：2048
    • 提供者：buaasuozi

  1. LMS算法及归一化LMS算法的MATLAB代码

  2. LMS算法及归一化LMS算法的MATLAB代码

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-05-17
    • 文件大小：5120
    • 提供者：quaserent

  1. DBRHD手写数字归一化数据集

  2. （1）训练集：7,494个特征向量及对应标签，来源于40位手写者 （2）测试集：3,498个特征向量及对应标签，来源于14位手写者 training1.txt，test1.txt中特征向量为16维； training2.txt，test2.txt中特征向量为1024维； 标签值为0~9的数字 文档每行由特征向量和标签值组成，用逗号分隔

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-28
    • 文件大小：387072
    • 提供者：qq_34856104

  1. 机器学习-03. 梯度下降和过拟合和归一化（下）

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第三章（下） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Ten

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-15
    • 文件大小：1007681536
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-03. 梯度下降和过拟合和归一化（上）

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第三章（上） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Ten

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-15
    • 文件大小：805306368
    • 提供者：suolong123

  1. 逆时偏移中的归一化加权互相关成像条件及应用

  2. 成像条件是决定声波方程叠前逆时深度偏移效果的重要因素。常规的归一化互相关成像条件能补偿深部地层的反射波能量,但无法压制地震波逆时偏移过程中产生的偏移噪声。针对归一化互相关成像条件的主要缺陷,从二维声波方程出发,在交错网格空间中推导了声波方程逆时延拓的高阶有限差分格式和PML吸收边界条件,进而在对常规互相关成像条件分析的基础上对其进行改进,给出了一种加权互相关成像条件,即在成像过程中利用炮检波场的夹角进行加权校正,以实现只利用炮点下行波场与接收点上行波场进行成像的目标。模型数据和实测资料偏移结果表

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38651445

  1. Python数据预处理之数据规范化（归一化）示例

  2. 主要介绍了Python数据预处理之数据规范化,简单描述了数据规范化的原理、用法及相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：49152
    • 提供者：weixin_38737521

  1. python数据归一化及三种方法详解

  2. 主要介绍了python数据归一化及三种方法详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：56320
    • 提供者：weixin_38746442

  1. 单片机与DSP中的从归一化低通滤波器设计全极点LC高通滤波器

  2. 要求 LC高通滤波器，在1MHz处衰减3dB，在500kHz处最小衰减为28dB，RS=RL=300Ω。 　　解 ①为了将已知参数归一化，计算高通的陡度系数As： 　　②选择归一化低通滤波器，使其在2rad/s处提供超过28dB的衰减。 　　″＝5的归一化巴特沃兹低通滤波器可提供所需要的衰减。表11.2包含了相应网络的元件值。n=5的归一化低通滤波器及相等端接电阻的电路见图1（a）。它选自表11.2下面的对偶电路。 　　③将归一化低通电路变换为高通电路，把原来的电感、电容替换为原来元

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-15
    • 文件大小：115712
    • 提供者：weixin_38598745

  1. 单片机与DSP中的对一个宽带带阻滤波器设计指标归一化

  2. 要求 将以下带阻滤波器的设计指标归一化。 　　带阻滤波器，在200Hz和800Hz处下降3dB，在300Hz和5O0Hz处最小衰减为40dB。 　　解 ①确定上限截止频率与下限截止频率之比： 　　所以，此滤波器是带宽型。 　　②把设计指标分解为独立的低通和高通指标： 　　低通滤波器，在⒛OHz处下降3dB，在300 Hz处最小衰减为40dB，As＝1.5。 　　高通滤波器，在800 Hz处下降3dB，在500 Hz处最小衰减为40dB，As＝1.6。 　　③根据归一化曲线选择适

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-15
    • 文件大小：96256
    • 提供者：weixin_38606019

  1. 单片机与DSP中的对一个非对称的带通滤波器设计指标进行归一化

  2. 要求 将以下带通滤波器的设计指标归一化。 　　带通滤波器，1dB通带的边界频率为12kHz及14kHz，在6kHz处最小衰减为20dB，在4kHz处最小衰减为30dB，在56kHz处最小衰减为40dB。 　　解 ①首先计算中心频率： 　　fL＝12kHz fu＝14kHz fo＝12.9kHz 　　②对每一个设计指标中的阻带频率，用式中计算相应的几何对称频率： 　　f1=f2=fo2 　　图显示了给定设计指标和对应几何对称等效频率响应的关系。 　　  来源:ks99

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-15
    • 文件大小：56320
    • 提供者：weixin_38603259

  1. 单片机与DSP中的对窄带带阻滤波器进行归一化

  2. 要求 对以下的带阻滤波器的设计指标归一化。 　　带阻滤波器，中心频率为1O00Hz，在±300Hz（700 Hz及1300Hz）处衰减3dB，在±200 Hz（800Hz及1200Hz）处衰减40dB。 　　解 ①首先计算中心频率几： 　　②对每一给定的阻带频率，计算两组几何对称的阻带频率。 　　由于第2对频率有较宽的阻带宽度，其要求更严格，故予以保留。图2，16中比较了指标给定的频率响应和几何对称频率频响关系。 　　 　　图 频率响应 　　④根据归一化曲线选择

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-15
    • 文件大小：97280
    • 提供者：weixin_38690275

  1. 归一化KLD系数及多维序列相关和同步的检测

  2. 归一化KLD系数及多维序列相关和同步的检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：588800
    • 提供者：weixin_38652270

  1. 稀疏的归一化功放模型及预失真应用

  2. 针对射频功放的非线性特性进行了研究,提出一种新的稀疏化的Volterra级数模型。该模型基于压缩感知算法,将稀疏系统的辨识等效为信号的重构问题,利用正则正交匹配(ROMP)算法对核系数进行稀疏化并选择出活跃的核系数。将提出的模型与记忆多项式(MP)模型、通用记忆多项式(GMP)模型进行比较,较MP模型的建模精度提升10.7 dB,模型系数减少25%;较GMP模型的建模精度提升3.9 dB,模型系数减少57.65%。仿真结果表明,提出的方法实现了良好的预失真线性化性能,极大地降低了模型系数,优于传

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：624640
    • 提供者：weixin_38581777

  1. 多tau光子相关器中自相关函数的归一化方法

  2. 提出了采用每个线性相关通道组共享一个监视通道的简化对称归一化方法，并对标准归一化、对称归一化和简化对称归一化的估计偏差进行了理论分析。理论分析表明，对称归一化和简化对称归一化有相近的估计偏差，标准归一化方法的估计偏差较大。采用三种归一化方法，对90 nm，1000 nm及90 nm与1000 nm混合的标准聚苯乙烯乳胶颗粒进行了实验。实验结果表明，标准归一化自相关函数平均估计偏差和最大估计偏差分别是对称归一化和简化对称归一化的2.5～3.5倍和4.5～8.5倍; 与对称归一化方法相比，简化对称归

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：458752
    • 提供者：weixin_38694566

  1. 基于归一化方法的协同过滤推荐算法

  2. ：针对传统的协同过滤推荐算法没有考虑用户向量维度以及评价值差异的问题，提出了一种基于归一化方法的协同过滤推荐算法。算法在计算用户或项目相似度之前首先将用户对每一项目的评分值归一化到一个统一的值域范围，然后再计算用户向量空间的相似性并进行预测推荐。实验结果显示该算法能够准确地找到相似的邻居用户或项目，预测及推荐测性能有较大提高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-29
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38696590

  1. python数据归一化及三种方法详解

  2. 数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。以下是三种常用的归一化方法： min-max标准化（Min-Max Normalization） 也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果值映射到[0 , 1]之间。转换函数如下：    其中max为样本数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：53248
    • 提供者：weixin_38633576
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