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Detection_dsss
- ％ 直接序列扩频信号检测程序 ％ 检测方法：平方倍频法
SQCX_WZ
- 下面这个程序支持加+ 减- 乘* 除/ 阶乘！ 开方？ 平方^ 取模％ 等运算 支持括号和括号内优先级 可以输入负数 不过输入负数时需要用括号括上 这个程序 一定有不少 缺点 我也没有用一些表达式 进行运算验证 这个验证的过程就交给大家把 如果各位发现输入的表达式 计算错误的话 请将表达式和结果 发到帖子上来 我会修改的
C---kmeans1
- 很好的kmeans算法，用C编写，输入：簇的数目K 和包含N 个对象的数据集 输出：K 个簇，使平方误差准则最小
kf
- 四字节二进制无符号数开平方汇编程序（51）
hanshubijin
- 比较最佳平方逼近二次多项式，Chebyshev截断级数法以及插值余项极小法这三种函数逼近方法，并给出图形
magic_square
- 是一個輸入數字便可呈現魔術方陣的程式 能夠使對角線,行,列和皆相等 不過限制條件 輸入的方陣大小必須為奇數和偶數的完全平方數
huanfang
- 幻方，从1到n的平方组成n行n列，各行各列及对角线之和均相等
MATLAB_LMS2
- 自适应滤波器LMS算法的误差曲线和误差平方曲线，并在等高线上绘出LMS100次迭代的平均轨迹曲线，配合数字信号处理2课程的学习
kalman_intro_chinese_V1.2
- 在1960年，卡尔曼出版了他最著名的论文，描述了一个对离散数据线性滤波问题的递归解决方法。从那以后，由于数字计算的进步，卡尔曼滤波器已经成为广泛研究和应用的主题，特别在自动化或协助导航领域。 卡尔曼滤波器是一系列方程式，提供了有效的计算（递归）方法去估计过程的状态，是一种以平方误差的均值达到最小的方式。滤波器在很多方面都很强大：它支持过去，现在，甚至将来状态的估计，而且当系统的确切性质未知时也可以做。 这篇论文的目的是对离散卡尔曼滤波器提供一个实际介绍。这次介绍包括对基本离散卡尔曼滤波器
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- 计算机演算程序，平方映射分岔的Qbasic计算程序，平方映射的李雅普诺夫的Qbasic计算程序，．埃侬吸引子的李雅普诺夫指数的Qbasic计算程序，．单摆运动的分岔的Qbasic计算程序
c++
- 计算任意一个多位数的位反序数； 由两个平方三位数获得三个平方二位数； 求车速； 阿姆斯特朗数； 求素数表中1~1000之间的所有素数。
math
- 数学函数里的一些函数的应用 这里写了开方和平方两个的应用
n-thingeterroot
- 用MATLAB里的XILINX BLOCK, 支持FPGA算法, 实现开平方, 并且取整.当计算停止时, VALID为高电瓶.
NLMS
- 若不希望用与估计输入信号矢量有关的相关矩阵来加快LMS算法的收敛速度，那么可用变步长方法来缩短其自适应收敛过程，其中一个主要的方法是归一化LMS算法（NLMS算法），变步长 的更新公式可写成 W（n+1）=w（n）+ e（n）x（n） =w（n）+ （3.1） 式中， = e（n）x（n）表示滤波权矢量迭代更新的调整量。为了达到快速收敛的目的，必须合适的选择变步长 的值，一个可能策略是尽可能多地减少瞬时平方误差，即用瞬时平方误差作为均方误差的MSE简单估计，这也是LMS算法的基本思想
RLS
- 递归式最小均方（RLS）算法的基本思想是力图使在每个时刻对所有已输入信号而言重估的平方误差的加权和最小，这使得RLS算法对非平稳信号的适应性要好。与LMS算法相比，RLS算法采用时间平均，因此，所得出的最优滤波器依赖于用于计算平均值的样本数，而LMS（NLMS）算法是基于集平均而设计的，因此稳定环境下LMS（NLMS）算法在不同计算条件下的结果是一致的
mochongfu
- C++摸重复平方的程序，可以运行 包括流程图，程序详细文件
jiandanjisuanji
- 简单的计算机，可以进行加减乘除，开平方这些简单的运算
Cal
- 使用java实现的计算器程序.拥有简单的计算功能,如开方,平方等.
Matlab-Fitting-Functions
- 附件中的m代码包括了一系列的拟合函数，这些函数通常的输入是概率分布的样本。还有最大似然估计仿真器、最小平方仿真器、混合高斯分布估计的EM算法、
Calculator
- 相应的功能划分如下： （1） 加，减，乘，除，求余，求平方，求立方，开平方，求对数，求倒数，求正弦，求余弦，求正切，求阶层，求e的参数次幂等基本算术运算 （2） 求反 （3） 显示pi的值和e的值，退格，将内存清0 （4） 将存储器中的信息输出，将当前文本框内容保存入内存，显示 M ，将当前文本框里的数据和存储器中数据相加后，再存入存储器 （5） 编辑（复制，粘贴），查看（数字分组），帮助（关于计算器） （6） 从键盘输入数据 在上面的部分功能里面设置了相应的快捷键