资源列表
sang
- 与理论分析结果相比，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真。- Compared with the results of theoretical analysis, Using high-order cumulants of MPSK signal modulation recognition, Based on SVPWM three-level inverter matlab simulation.
dlstinguish
- pf利用devexpress绑定画图,今天才发现这个源码,很不错的-Pf use devexpress binding drawing, today only to find the source code, very good
veta_programmingfsafe
- Nginx implements service equalization server settings-Nginx implements service equalization server Settings
sang-tx41
- 是一种双隐层反向传播神经网络，算法优化非常好，几乎没有循环，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析。- Is a two hidden layer back propagation neural network, Algorithm optimization is very good, almost no circulation, Dual-line interpolation FFT harmonic analysis kaiser windows.
san-ve66
- 数学方法是部分子空间法，双向PCS控制仿真，自己编的5种调制信号。- Mathematics is part of the subspace, Two-way PCS control simulation, Own five modulation signal.
A_1_Revision_Coefficient
- 从excel中导入数据，利用CFTOOL工具箱进行曲面拟合，可以用在工程中的二维插值-Import data Excel, use CFTOOL Toolbox surface fitting can be used in construction of two-dimensional interpolation
Biorhythms
- poj 1006 生理周期 Descr iption 人生来就有三个生理周期，分别为体力、感情和智力周期，它们的周期长度为23天、28天和33天。每一个周期中有一天是高峰。在高峰这天，人会在相应的方面表现出色。例如，智力周期的高峰，人会思维敏捷，精力容易高度集中。因为三个周期的周长不同，所以通常三个周期的高峰不会落在同一天。对于每个人，我们想知道何时三个高峰落在同一天。对于每个周期，我们会给出从当前年份的第一天开始，到出现高峰的天数（不一定是第一次高峰出现的时间）。你的任务是给定一个从当
Corm-oneself
- NET Core+EF Core实例,自己使用了,很好,没有问题-NET Core+ EF Core instance, oneself use, is very good, no problem
san-V1.1
- 一些自适应信号处理的算法，混沌的判断指标Lyapunov指数计算,匹配追踪和正交匹配追踪。- Some adaptive signal processing algorithms, Chaos indicator for Lyapunov index calculation, Matching Pursuit and orthogonal matching pursuit.
san-dg86
- Matlab实现界面友好，esprit算法对有干扰的信号频率进行估计,最小均方误差等算法的MSE的计算。- Matlab to achieve user-friendly, esprit algorithm signal frequency interference can be assessed Minimum mean square error MSE calculation algorithm.
tiw
- NAnt Invalid NAnt Build File Test Fixture-NAnt Invalid NAnt Build File the Test Fixture
Shen_IRLS
- 迭代加权最小二乘法（IRLS），用以恢复压缩采样后的信号-Iteratively Reweighted Least Squares Minimizaion for Sparse Recovery