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搜索资源列表

  1. MATLAB常用算法

  2. 各种数学算法的MATLAB实现 第4章： 插值 函数名 功能 Language 求已知数据点的拉格朗日插值多项式 Atken 求已知数据点的艾特肯插值多项式 Newton 求已知数据点的均差形式的牛顿插值多项式 Newtonforward 求已知数据点的前向牛顿差分插值多项式 Newtonback 求已知数据点的后向牛顿差分插值多项式 Gauss 求已知数据点的高斯插值多项式 Hermite 求已知数据点的埃尔米特插值多项式 SubHermite 求已知数据点的分段三次埃尔米特插值多项式及其插

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-05
    • 文件大小：132096
    • 提供者：soarlow

  1. MATLAB语言常用算法程序集

  2. Language 求已知数据点的拉格朗日插值多项式 Atken 求已知数据点的艾特肯插值多项式 Newton 求已知数据点的均差形式的牛顿插值多项式 Newtonforward 求已知数据点的前向牛顿差分插值多项式 Newtonback 求已知数据点的后向牛顿差分插值多项式 Gauss 求已知数据点的高斯插值多项式 Hermite 求已知数据点的埃尔米特插值多项式 SubHermite 求已知数据点的分段三次埃尔米特插值多项式及其插值点处的值 SecSample 求已知数据点的二次样条插值多项

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-01
    • 文件大小：140288
    • 提供者：weinifoyo

  1. 柯西分布随机数 C语言实现

  2. 这个代码也是自己搜集资源总结的，里面有两种实现方法，并对结果的正确性进行了验证，含有验证部分代码。

  3. 所属分类：C

  1. MATLAB语言常用算法程序集

  2. Language 求已知数据点的拉格朗日插值多项式 Atken 求已知数据点的艾特肯插值多项式 Newton 求已知数据点的均差形式的牛顿插值多项式 Newtonforward 求已知数据点的前向牛顿差分插值多项式 Newtonback 求已知数据点的后向牛顿差分插值多项式 Gauss 求已知数据点的高斯插值多项式 Hermite 求已知数据点的埃尔米特插值多项式 SubHermite 求已知数据点的分段三次埃尔米特插值多项式及其插值点处的值 SecSample 求已知数据点的二次样条插值多项

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-09-01
    • 文件大小：140288
    • 提供者：friday055

  1. 数学建模论文 基于非线性规划输油管线的优化布置

  2. 基于非线性规划输油管线的优化布置 本文基于两炼油厂与铁路的位置，共用管道的和非共用管道的情形，建立了非线性规划模型，设计管线布置方案。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-02-23
    • 文件大小：203776
    • 提供者：huihuang_wyx

  1. MATLAB语言常用算法程序集

  2. MATLAB语言常用算法程序集 书中4-17章代码，都是一些常用的程序 第4章： 插值 函数名 功能 Language 求已知数据点的拉格朗日插值多项式 Atken 求已知数据点的艾特肯插值多项式 Newton 求已知数据点的均差形式的牛顿插值多项式 Newtonforward 求已知数据点的前向牛顿差分插值多项式 Newtonback 求已知数据点的后向牛顿差分插值多项式 Gauss 求已知数据点的高斯插值多项式 Hermite 求已知数据点的埃尔米特插值多项式 SubHermite 求已知

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-02-22
    • 文件大小：115712
    • 提供者：huadongyang

  1. 基于偏大型柯西分布的隶属函数matlab代码

  2. 本代码为基于matlab实现偏大型柯西分布与对数函数的隶属函数。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-08-27
    • 文件大小：527
    • 提供者：u011711528

  1. 各类伪随机数发生器

  2. 包括三个文件：一个.cpp文件产生0-1均匀随机数，包括C自带的随机数发生器和改进的混沌随机数发生器；另一个.cpp文件产生常见的正态分布随机数、柯西分布随机数和指数分布随机数等；最后一个txt文件给了几篇关于随机数品质检验相关的参考文献，有兴趣进一步钻研的可以下载阅读。程序均已调试通过。有需要的朋友可以下载参考。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2015-09-07
    • 文件大小：3072
    • 提供者：cailuncailun

  1. 常用统计量和分布函数

  2. 常用统计量和分布函数对数正态分布 ● 一D 0<l 伽马分布 十 >,B 分布 其它 威布尔分布 其它 77

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-07-02
    • 文件大小：301056
    • 提供者：abacaba

  1. 基于柯西分布的LS-SVM电机故障诊断

  2. 针对LS-SVM失去了标准支持向量机的鲁棒性和稀疏性,提出了一种基于柯西分布的最小二乘支持向量机故障诊断的方法,根据样本误差的统计特性来确定加权参数的具体数值,来赋予训练样本不同的权值,这样不仅选择了贡献量比较大的样本,而且又顾及到了其他样本的一些特性。实验结果表明,该方法具有一定的可行性和有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-28
    • 文件大小：373760
    • 提供者：weixin_38723236

  1. Python概率分布大全（含可视化）

  2. 文章目录术语前言整数浮点数抽取字节洗牌排列贝塔分布二项分布卡方分布狄利克雷分布指数分布F分布伽玛分布几何分布耿贝尔分布超几何分布拉普拉斯分布（双指数分布）逻辑斯谛分布正态分布（高斯分布）对数正态分布对数分布多项分布多元正态分布负二项分布非中心卡方分布非中心F分布帕累托分布（Lomax Distribution）泊松分布幂律分布瑞利分布柯西分布（洛伦兹分布）标准指数分布标准伽马分布标准正态分布学生t分布三角形分布（辛普森分布）均匀分布冯·米塞斯分布（循环正态分布）逆高斯分布（Wald Distri

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38748718

  1. Alpha稳定噪声环境下基于柯西分布的相移键控信号符号率的最大似然估计

  2. 针对现有的相位键控（PSK）编码信号码速率估计方法在Alpha稳定分布中性能严重退化的问题，该文提出一种基于柯西分布的码率最大似然估计（CMLE）新方法，该方法可同时估计码率与定时偏差。CMLE利用窗口法将信号划分为定时偏差窗和多个宽度一定的非重叠且已同步的时域窗，每个窗只包含一个码元符号；在Alpha稳定分布噪声下，利用窗中的符号信息结构已基于柯西分布的似然函数，可同时获得定时偏差窗宽与码元符号窗宽的最大似然估计。分布噪声并具有良好的参数估计性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：411648
    • 提供者：weixin_38521169

  1. as-random:生成具有各种分布的随机数-源码

  2. Assemblyscr ipt随机库 生成具有各种分布的随机数。 状态 工作正在进行中 特征 公开具有适当范围缩小的快速整数随机生成器 对所有发行版使用最新颖，最快速的算法 所有输入参数均有效且不会引发异常 整数名称空间中的所有分布（Randomi32 / Randomi64） 不要使用浮点运算 离散整数分布： 均匀（带范围） 贝努利 布尔型 浮点分布： 均匀（带范围） 贝努利 贝塔 二项式 柯西 指数的 费舍尔（冯·米塞斯·费舍尔） 弗雷谢特 伽玛 几何的 古姆贝尔 拉普拉斯 对数正

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：55296
    • 提供者：weixin_42168830

  1. 基于多维混合柯西分布的点云配准

  2. 为提高三维点云在数据随机缺失和噪声干扰等复杂情况下的配准精度, 提出一种基于多维混合柯西分布(MMC)的点云配准方法。将点云数学模型扩展为MMC模型, 求解模型各参数, 并构造出特征四面体,以优化旋转矩阵与平移向量; 通过最大期望算法分别求出目标点云和待配准点云在MMC模型下的数据中心、协方差矩阵和权重的值。仿真与实验数据表明：与几种常用的算法相比, MMC算法即使在点云数据存在遮挡、缺失, 大小不一致, 含随机噪声, 且具有无序性的条件下, 也能精确配准, 且具有良好的稳健性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：20971520
    • 提供者：weixin_38739919

  1. 基于柯西色散公式的多层衍射光学元件的设计和分析

  2. 以衍射光学元件相位延迟表达式为理论基础，采用光学材料的折射率柯西色散近似公式，研究并得到了多层衍射光学元件的相位延迟与材料的关系，以及衍射效率与设计波长的关系。在400~700 nm可见光波段，以聚甲基丙烯酸酯和聚碳酸酯为基底材料，由柯西色散近似公式设计的多层衍射光学元件的最大带宽积分平均衍射效率为99.62%，相应的设计波长为440.5 nm和605.5 nm。用该组设计波长和不同设计方法确定的设计波长，对多层衍射光学元件的衍射效率和带宽积分平均衍射效率进行了分析，得到了相应的衍射效率分布误差

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38551376

  1. 基于柯西分布的视频图像序列背景建模和运动目标检测

  2. 提出了一种用于视觉监视系统的基于柯西分布的发光模型的光照不变变化检测方法。假定视频图像序列中每个背景图像像素点灰度观测值的时序变化由白噪声引起,利用建立的初始化背景高斯统计模型对每帧图像进行归一化,得到了背景像灰度比值的分布符合标准柯西分布的结论,解决了柯西分布的模型参量估计问题。在变化检测的基础上,YCbCr颜色空间的亮度、色调和饱和度被用来识别和消除由阴影和反光等引起的变化区域。结果表明,提出的背景建模方法对场景中各种光线变化、小的背景扰动等噪声具有稳健性,可以较为可靠地检测前景目标,识别和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38590775

  1. 基于双向反射分布函数模型的红外偏振仿真

  2. 将含有双参数的柯西分布替代常规高斯分布引入微面元双向反射分布函数(BRDF)模型,同时考虑了目标自身辐射强度的方向依赖性,在此基础上推导了长波红外偏振的数学模型,并在合理范围内对模型做简化与修正使之适用于仿真研究。对数学模型双参数(σ和q)的选择进行理论分析并验证了该模型的灵活性以及优势所在。整个仿真过程使用C语言编程实现,仿真流程主要包括目标及场景建模、模型文件处理及导入、仿真参数设定、偏振模型选择、热辐射计算、Gouraud算法表面绘制。偏振场景仿真结果较为理想,得到的目标红外偏振特性与实际

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38577648

  1. Python概率分布大全（含可视化）

  2. 文章目录术语前言整数浮点数抽取字节洗牌排列贝塔分布二项分布卡方分布狄利克雷分布指数分布F分布伽玛分布几何分布耿贝尔分布超几何分布拉普拉斯分布（双指数分布）逻辑斯谛分布正态分布（高斯分布）对数正态分布对数分布多项分布多元正态分布负二项分布非中心卡方分布非中心F分布帕累托分布（Lomax Distribution）泊松分布幂律分布瑞利分布柯西分布（洛伦兹分布）标准指数分布标准伽马分布标准正态分布学生t分布三角形分布（辛普森分布）均匀分布冯·米塞斯分布（循环正态分布）逆高斯分布（Wald Distri

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38713061

  1. Python概率分布大全（含可视化）

  2. 文章目录术语前言整数浮点数抽取字节洗牌排列贝塔分布二项分布卡方分布狄利克雷分布指数分布F分布伽玛分布几何分布耿贝尔分布超几何分布拉普拉斯分布（双指数分布）逻辑斯谛分布正态分布（高斯分布）对数正态分布对数分布多项分布多元正态分布负二项分布非中心卡方分布非中心F分布帕累托分布（Lomax Distribution）泊松分布幂律分布瑞利分布柯西分布（洛伦兹分布）标准指数分布标准伽马分布标准正态分布学生t分布三角形分布（辛普森分布）均匀分布冯·米塞斯分布（循环正态分布）逆高斯分布（Wald Distri

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38680671

  1. Python概率分布大全（含可视化）

  2. 文章目录术语前言整数浮点数抽取字节洗牌排列贝塔分布二项分布卡方分布狄利克雷分布指数分布F分布伽玛分布几何分布耿贝尔分布超几何分布拉普拉斯分布（双指数分布）逻辑斯谛分布正态分布（高斯分布）对数正态分布对数分布多项分布多元正态分布负二项分布非中心卡方分布非中心F分布帕累托分布（Lomax Distribution）泊松分布幂律分布瑞利分布柯西分布（洛伦兹分布）标准指数分布标准伽马分布标准正态分布学生t分布三角形分布（辛普森分布）均匀分布冯·米塞斯分布（循环正态分布）逆高斯分布（Wald Distri

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38588854
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