搜索资源列表
lms_ar
- 用lms迭代算法求解AR参数模型的权向量及学习曲线的训练-using lms to find out the learning plot
BSS_-Part_1_3
- 盲信号分离的三篇经典文章。Part One，首次提出了一种基于神经网络的学习算法（H-J算法），成功地实现了两个语音信号的分离，从而开启了一个新的领域。虽然他们的学习算法是启发式的并且没有明确指出需利用观测信号的高阶（高于二阶）统计信息，但是其迭代计算公式已具备后来ICA在线算法的雏形。 Part Two和Part Three：分别是从两个不同的角度来证明HJ算法的稳定性（主要是对源信号个数为2的情况给的证明），可惜的是，给出的稳定性条件都不是充要条件。-The three classic
yakabi
- 用C完成的一个yakebi简单程序，可通过此程序对雅克比比迭代法进行学习-C language completed a yakebi simple program can through this program over iteration method of Jacques for learning
jiandandianwangchaoliujisuande-PPT
- PQ分解法潮流程序-BB方案,允许迭代次数2000次，大家共同学习-PQ decomposition trend of program-BB program, allowing the number of iterations 2000, we learn together
iamgeseg
- 双峰法，迭代法，最大熵阈值分割，初学者，大家共同交流学习！-rs image matlab iamge segmentation
Gauss
- Gauss求积公式，精度很高，一起学习。精度高，迭代次数少-Gauss quadrature formula, the accuracy is high, learning together
VC_numerical_analysis
- 本人写的关于数值分析的源码，使用VC6.0开发，对于学习数值分析的朋友会有很大帮助。主要有：牛顿法、二分法、改进欧拉、高斯赛德尔迭代、高斯消去法、拉格朗日插值、龙贝格算法、龙格库塔、牛顿插值、雅可比迭代、约当消去法。-I write about the numerical analysis of the source code, using VC6.0 development, and friends will be very helpful for learning numerical ana
yiqunsuanfa
- 本程序编写的是蚁群算法，对算法中的每一步都有详细介绍，适合初学者学习，输入变量为N*2的坐标矩阵，迭代次数的设置为sqrt(N)~N/2为宜-Detail every step of the algorithm, suitable for beginners to learn the programming ant colony algorithm, the input variables of the coordinate matrix N* 2, the number of iteratio
finite2_refine
- 基于有限差分法的静电场计算程序。注释详细，便于学习。 可以计算任意简单形状的导体在任意介质中的静电场分布。采用有限差分法建立方程，并用迭代法求解，最后绘制电场图形。求解速度较快。-Electrostatic field calculation program based on the finite difference method. Detailed annotation, and easy to learn. An electrostatic field distribution of
projection
- CT迭代重建算法中3维投影矩阵的生成算法，该算法对学习计算机断层层析成像很有帮助。-CT image reconstruction projection ,3D
multi_interative
- 本文实现了雅克比迭代，高斯赛德尔迭代，逐次超松弛迭代等多种迭代方法，方便大家对各种算法的学习-the code realize multi iteration
PSO
- 经典粒子群算法，经过多次优化，演示出图， 待优化的目标函数：N 粒子数目：N 惯性权重：w 学习因子：c1,c2 最大迭代次数：M 问题的维数：D 目标函数取最小值时自变量值：xm 目标函数的最小值：fv-Classical particle swarm algorithm, optimized for many times, demonstrates plotting objective function to be optimized: N of
PValueSegment
- 图像阈值分割，效果较好，适合大家学习。包括阈值迭代，双峰阈值分割，-Image threshold segmentation is better for them to learn. The threshold iteration, bimodal threshold value segmentation
GN-for-TSP
- 基于遗传算法的tsp问题的实现，可以绘制迭代过程图，供初学遗传算法者学习。-Based on the realization of the genetic algorithm tsp problem, you can draw a diagram of the iterative process, learning for beginners genetic algorithm.
Two-wheeled-robot-autonomous-tracing
- 双轮机器人自主寻迹，按已知的路径惊醒迭代自学习循迹-Two-wheeled robot autonomous tracing
Fractal-Example
- 实现输入数值（如随机种子数目、迭代次数）生成对应分形网格，是学习分形方法的一个简单易懂的实例。-Enter the value achieved (such as random seed number of iterations) to generate the corresponding fractal grids, fractal method is to learn a straightforward instance.
FAST-ICA
- 1、对观测数据进行中心化，； 2、使它的均值为0，对数据进行白化—>Z； 3、选择需要估计的分量的个数m，设置迭代次数p<-1 4、选择一个初始权矢量（随机的W，使其维数为Z的行向量个数）； 5、利用迭代W(i,p)=mean(z(i,:).*(tanh((temp) *z)))-(mean(1-(tanh((temp)) *z).^2)).*temp(i,1)来学习W （这个公式是用来逼近负熵的） 6、用对称正交法处理下W 7、归一化W(:,p)=W(:,
FAST-ICA11
- 1、对观测数据进行中心化，； 2、使它的均值为0，对数据进行白化—>Z； 3、选择需要估计的分量的个数m，设置迭代次数p<-1 4、选择一个初始权矢量（随机的W，使其维数为Z的行向量个数）； 5、利用迭代W(i,p)=mean(z(i,:).*(tanh((temp) *z)))-(mean(1-(tanh((temp)) *z).^2)).*temp(i,1)来学习W （这个公式是用来逼近负熵的） 6、用对称正交法处理下W 7、归一化W(:,p)=W(:,
Newtondd
- 牛顿迭代在Matlab环境下的实现，含注释，思路清晰，方便学习-Newton realized in Matlab environment
6_11
- 迭代法求根号a，比较简单，用于学习和交流-No. iterative method for solving a, relatively simple, for learning and communication