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MATLAB 数值计算
- 科研和工程计算可分为数值计算和符号计算两类。数值计算具有适应性强、应用广泛的优点。MATLAB凭借其卓越的数值计算能力而称雄世界。随着科研领域、工程实践的数字化进程的深入，具有数字化本质的数值计算显得愈益重要。 今天计算机几乎已经普及到每个从事工程和科研的从业人员，普及到每个正在接受理工科培养的学生。计算机软硬件的普及使人们拥有了前所未有的计算潜能，激发了人们质疑旧方法尝试新算法的欲望，鼓舞了人们用新计算能力试探解决实际问题的雄心。 本章内容显著不同于常见的数值计算教科书。本章的讨论围绕
稀疏矩阵乘法运算的十字链表实现
- 稀疏矩阵是指那些多数元素为零的矩阵。本文利用稀疏矩阵“稀疏”特点进行存储和计算可以大大节省存储空间，提高计算效率。通过采用标准C++语言设计实现了矩阵的乘法运算器。稀疏矩阵的乘法运算可用于解决许多实际的应用问题.提出一种新颖的稀疏矩阵相乘算法,算法实现中将计算单元由单个元素扩展至行向量,避免了矩阵的转置,减少了扫描次数。利用十字链表表示稀疏矩阵，再将建立好的两个相同行列数的稀疏矩阵进行相乘运算。
稀疏矩阵
- 稀疏矩阵是指那些多数元素为零的矩阵。本文利用稀疏矩阵“稀疏”特点进行存储和计算可以大大节省存储空间，提高计算效率。通过采用标准C++语言设计实现了矩阵的乘法运算器。稀疏矩阵的乘法运算可用于解决许多实际的应用问题.提出一种新颖的稀疏矩阵相乘算法,算法实现中将计算单元由单个元素扩展至行向量,避免了矩阵的转置,减少了扫描次数。利用十字链表表示稀疏矩阵，再将建立好的两个相同行列数的稀疏矩阵进行相乘运算。
Dispossal-of-signal-in-time-domain
- 讲述如何使用matlab进行基本的信号变换，包括傅里叶变换，卷积。使用矩阵的方式进行傅里叶变换，避免了使用matlab函数运算功能带来的大量时间浪费-How to use matlab to basic signal conversion, including the Fourier transform, convolution. Matrix Fourier transform, to avoid a lot of time wasted matlab function computing
signal-parameter-estimation
- 本文分析了多级维纳滤波器的特性，在加性噪声和二维天线阵列如均匀圆阵、均匀面阵、十字阵等条件和背景下，对信源个数和信源参数估计问题进行了研究，提出了基于多级维纳滤波器前向分解特性的快速参数估计方法，同时提出了基于多级维纳滤波器的二维ESPRIT参数估计方法，该类方法无需协方差矩阵的估计运算及分解运算，计算复杂度较低。另外，还提出了对信源个数的估计算法。-This paper analyzes the characteristics of multistage Wiener filter, in t
MATLAB
- 熟悉matlab界面 掌握matlab的变量的命名规则 掌握常用数学运算符号和标点符号的使用方法 掌握常用数学函数的使用方法 掌握建立和使用M文件的方法 学会创建简单的数组并对数组元素进行访问,掌握数组的各种运算 学会创建数组并对数组元素进行访问和操做,掌握矩阵的各种运算规则 掌握关系与逻辑运算符的使用规则；-Matlab familiar interface grasp naming matlab variables master the use of commonly used math
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- 掌握矩阵和数组的一般操作，包括创建、保存、修改和调用等。学习矩阵和数组的加减运算与乘法。掌握对数组中元素的寻访与赋值，会对数组进行一般的操作。 -Master matrix and an array of general operations, including create, save, modify, and recalls. Learning addition and subtraction and multiplication of matrices and arrays. Mas
基于python的深度学习
- python作为一门胶水语言很适合新手学习饿，而深度学习作为一门目前最火的学科很受欢迎，通过python的各个库以及nump已通过矩阵运算带领我们慢慢进入深度续学习的世界中