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搜索资源列表

  1. c语言结构体变量课件

  2. 结构体数据类型 1.教学目标 知识与技能： （1） 学会和掌握结构体类型的定义方法和结构体变量的定义及初始化。 （2） 学会和掌握结构体数组的定义、初始化以及使用。 （3） 学会和掌握结构体类型指针的定义和使用。 过程与方法： （1） 培养学生对新事物的认知能力和解决实际问题的能力。 （2） 初步在学生心中建立数据存储效率的思想。 2.教学对象分析 大学生已经有很强的独立思考能力、抽象思维能力和认识新事物的能力，而且已经学习了C语言的基础知识。因此，在教学过程中直接引入课题，顺序讲解各知识点。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-06-03
    • 文件大小：80896
    • 提供者：yjp0124

  1. 时间序列分析 ppt

  2. 如果对比较复杂的纯粹时间序列进行详细的分析，指数平滑往往无法满足要求。而若想对有独立变量的时间序列进行预测，指数平滑更是*为力，于是需要更加强有力的模型。比指数平滑要有用和精细得多的模型是Box—Jenkins引入的 模型，该模型的基础是自回归和移动平均模型。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-08-21
    • 文件大小：338944
    • 提供者：mulanzi

  1. 想要改善问题情况，掌握相关变量；回归分析运用

  2. 回归分析，从根本上说明啦回归分析的本质和实践， 实用性强 想要改善问题情况，掌握相关变量(具有连续反应值特性)之间的相互相关性，这种方法用的情况多. (有/无相互相关性，可以提供问题解决Point) 这种相关性用某种数学方程来表示及分析叫回归分析。即对从属变量 Y与独立变量X的关系用如下的数学方程式来表示.

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-09-20
    • 文件大小：267264
    • 提供者：ouxinlin84

  1. 编制一个读单词过程，从输入的源程序中，识别出各个具有独立意义的单词，即基本保留字、标识符、常数、运算符、分隔符五大类。并依次输出各个单词的内部编码及单词符号自身值。

  2. 实验一：词法分析 一、实验目的 通过设计一个具体的词法分析程序，加深对词法分析原理的理解。并掌握在对程序设计语言源程序进行扫描过程中将其分解为各类单词的词法分析方法。 编制一个读单词过程，从输入的源程序中，识别出各个具有独立意义的单词，即基本保留字、标识符、常数、运算符、分隔符五大类。并依次输出各个单词的内部编码及单词符号自身值。 二、实验预习提示 1、 词法分析器的功能和输出格式 词法分析器的功能是输入源程序，输出单词符号。词法分析器的单词符号常常表示成以下的二元式(单词种别码，单词符号的属

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2009-11-10
    • 文件大小：443392
    • 提供者：keyu1711

  1. ICA(独立成分分析)代码

  2. 独立成分分析是近年来出现的一种强有力的数据分析工具。1994年由Comon给出了ICA的一个较为严格的数学定义，其思想最早是由Heranlt和Jutten于1986年提出来的。ICA从出现到现在虽然时间不长，然而无论从理论上还是应用上，它正受到越来越多的关注，成为国内外研究的一个热点。特别是从应用角度看，它的应用领域与应用前景都是非常广阔的，目前主要应用于盲源分离、图像处理、语言识别、通信、生物医学信号处理、脑功能成像研究、故障诊断、特征提取、金融时间序列分析和数据挖掘等。 ICA是一种用来从

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-09-10
    • 文件大小：43008
    • 提供者：rubbishwang01

  1. 独立成分分析 PCA

  2. 　　主成分分析 （ Principal Component Analysis ， PCA ）是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题。计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间。给定 n 个变量的 m 个观察值，形成一个 n ′ m 的数据矩阵， n 通常比较大。对于一个由多个变量描述的复杂事物，人们难以认识，那么是否可以抓住事物主要方面进行重点分析呢？如果事物的主要方面刚好体现在几个主要变量上，我们只需要将这几个变量分离出来

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-07-30
    • 文件大小：2048
    • 提供者：wangshuaiqun

  1. 快速独立变量分析算法

  2. 一种快速的独立变量分析算法，matlab编写，已经成功应用到模式识别。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-04-06
    • 文件大小：684032
    • 提供者：i591502566

  1. c语言词法分析

  2. 编译原理作业。 实验：词法分析 一、实验目的：编制一个读单词过程，从输入的源程序中，识别出各个具有独立意义的单词，即基本保留字、标识符、常数、运算符、分隔符五大类。并依次输出各个单词的内部编码及单词符号自身值。（遇到错误时可显示“Error”，然后跳过错误部分继续显示） 二、估计实验时间：1.课余准备15小时；2.上机二次4小时；3.完成实验报告5小时。 三、实验过程和指导： （一）准备：1.阅读课本有关章节，花一周时间明确语言的语法，写出基本保留字、标识符、常数、运算符、分隔符和程序例。2.

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-04-13
    • 文件大小：3072
    • 提供者：xqs251769745

  1. ARM_Linux启动分析.pdf

  2. 内容： 一. Bootloader 二.Kernel引导入口 三.核心数据结构初始化--内核引导第一部分 四.外设初始化--内核引导第二部分 五.init进程和inittab引导指令 六.rc启动脚本 七.getty和login 八.bash 附：XDM方式登录 本文以Redhat 6.0 Linux 2.2.19 for Alpha/AXP为平台，描述了从开机到登录的 Linux 启动全过程。该文对i386平台同样适用。 一. Bootloader 在Alpha/AXP 平台上引导Linux

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2012-05-04
    • 文件大小：155648
    • 提供者：dianziren90

  1. PCA主成分分析

  2. 对同一个体进行多项观察时，必定涉及多个随机变量X1，X2，…，Xp，它们都是的相关性, 一时难以综合。这时就需要借助主成分分析 (principal component analysis)来概括诸多信息的主要方面。我们希望有一个或几个较好的综合指标来概括信息，而且希望综合指标互相独立地各代表某一方面的性质。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-05-22
    • 文件大小：35840
    • 提供者：yhssdut

  1. 独立变量分析

  2. 关于独立分量分析的论文 对做此有关的课题有重大帮助

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-03-30
    • 文件大小：264192
    • 提供者：u010089897

  1. 编译原理实验词法分析

  2. 此资源包含源代码和实验报告。 一、实验目的 设计、编制、调试一个词法分析子程序－识别单词，加深对词法分析原理的理解。通过本实验的编程实践，使学生了解词法分析的任务，掌握词法分析程序设计的原理和构造方法，使学生对编译的基本概念、原理和方法有完整的和清楚的理解，并能正确地、熟练地运用。 二、实验要求 该程序要实现的是一个读单词过程，从输入的源程序中，识别出各个具有独立意义的单词，即关键字、标识符、数据、运算符、分界符等五大类，并依次输出各个单词的种类及单词符号自身值。若遇到错误则显示“Error”

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-01-25
    • 文件大小：103424
    • 提供者：u010202637

  1. 独立变量分析

  2. 本程序是独立变量分析技术方法的matlab程序，可直接使用，应用于地震资料处理，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-11-02
    • 文件大小：1024
    • 提供者：zhangyuupc

  1. 利用matlab实现语音盲分离

  2. 本文利用了独立变量分析的算法，用 matlab实现了语音信号的盲分离。这在语音识别，以及未来机器人智能化上起着至关重要的作用

  3. 所属分类：编解码

    • 发布日期：2018-04-19
    • 文件大小：23068672
    • 提供者：weixin_41170587

  1. 使用Stata做主成分分析.pdf

  2. 使用Stata做主成分分析,利用stata如何做主成分分析做了详细的解释0171215 使用 Stata做主成分分析 original data space PCA component space PC 1 PC 2 PC 1 Gene 2 Gene t 图1 但是,对于更高维的数据,能想象其分布吗?就算能描述分布,如何精确地找到这些主成分的 轴?如何衡量你提取的主成分到底占了整个数据的多少信息?所以,我们就要用到主成分分析的 处理方法。 3.数据降维 为了说明什么是数据的主成分,先从数据降维说

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-07-16
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：qingjiang1793

  1. Chapter3中文 回归和路径分析视图示例.docx

  2. 第三章 示例：回归和路径分析 具有单变量或多变量依赖变量的回归分析是模拟观测变量之间关系的标准过程。 路径分析允许同时建模多个相关的回归关系。 在路径分析中，变量可以是一个关系中的因变量，也可以是另一个关系中的独立变量。 这些变量被重新修改为中介变量。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-03-12
    • 文件大小：109568
    • 提供者：jlzhangyi

  1. EEMD-ICA方法可增强噪声多变量神经数据的伪像抑制

  2. 由于神经数据通常比较嘈杂，因此伪影剔除对于数据预处理至关重要。 长期以来，对于这样一种方法，它一直是一个巨大的研究挑战，该方法能够（1）最大限度地消除伪影，并且（2）同时避免结构信息的丢失或破坏，因此存在对数据引入偏差的风险解释可能会降到最低。 在这项研究中，提出了一种方法（即EEMD-ICA），该方法首先使用整体经验模式分解（EEMD）将可能带有噪声的多变量神经数据分解为固有模式函数（IMF）。 然后将独立成分分析（ICA）应用于IMF，以分离出人为成分。 该方法已针对经典ICA和自动小波IC

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：920576
    • 提供者：weixin_38674050

  1. 基于独立成分分析的激光回波信号去噪方法

  2. 半导体激光云高仪后向散射信号较弱，同时受到了各种噪声的干扰，因此，如何采取有效措施去除回波信号中的噪声是半导体激光云高仪信号检测的首要任务和难点。根据独立成分分析(ICA)的冗余取消特性，提出利用快速独立成分分析算法对半导体激光云高仪后向散射信号进行去噪。针对快速独立成分分析去噪时需要多元信号的要求，取连续测量的多组回波信号作为观测变量，然后通过快速独立成分分析算法进行信噪分离，得到有效源观测信号，从而实现噪声的有效消除。实验结果表明，该方法能有效去除半导体激光云高仪回波信号中的噪声，在半导体激

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38745925

  1. 基于独立成分分析的含噪声时间序列预测

  2. 提出一种基于独立成分分析(ICA) 的最小二乘支持向量机(LS-SVM), 用于时间序列的多步超前独立预测. 用ICA 估计预测变量中的独立成分(IC), 用不含噪声的IC 重新构建时间序列. 利用??- 最近邻法(??-NN) 减小训练集 的规模, 提出一种新的距离函数以降低LS-SVM 训练过程的计算复杂度, 并用约束条件对预测值进行后处理. 使用基 于ICA 的LS-SVM、普通LS-SVM 与反向传播神经网络(BP-ANN), 对多个时间序列进行对比预测实验. 实验结果表 明,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：214016
    • 提供者：weixin_38648037

  1. 基于加权核独立成分分析的故障检测方法

  2. 针对核独立成分分析故障检测时忽略各独立成分分量对系统故障贡献度的差异, 提出一种基于加权核独立成分分析的故障检测方法. 使用核独立成分分析提取过程变量的独立成分, 根据核密度估计衡量各独立成分分量对系统故障的贡献度, 对各独立成分分量赋予不同权重, 突出包含有用信息的独立成分分量, 引入局部离群因子在特征空间构造统计量进行故障检测. 基于数值仿真和Tennessee Eastman 数据集的仿真结果表明了所提出方法的优越性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38586428
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