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chuanrao1
- 从蒙特卡罗方法的思路可看出，该方法回避了结构可靠度分析中的数学困难，不管状态函数是否非线性、随机变量是否非正态，只要模拟的次数足够多，就可得到一个比较精确的失效概率和可靠度指标
三相电压不平衡条件下锁相环的设计与实现
- 为了保证并网逆变器、静止同步补偿器等电力电子装置在三相不平衡、畸变或 电压突降条件下正常工作,要求必须研究使用高性能锁相电路跟踪检测技术，能够快 速、准确地锁定正序基波电压相位。本文针对三相电压不平衡等现象研究了锁相环 的设计及实现，主要包括以下几方面： 首先，介绍了课题研究的背景及意义，并对锁相环的工作原理、种类及其发展状 况作了较为全面的综述，总结了并网变换器对锁相环技术的基本要求。 其次，在分析基于单同步参考坐标系的软件锁相环(SSRF SPLL)的结构和工作原 理的基础上，
Mobile-Radio-Channel
- 通信无线信道仿真-阴影衰落，对数正态分布-Communication radio channel emulation- the shadow fading, lognormal
film
- 根据对真空蒸发镀膜的分析，在40×40的范围内分别蒸 发：1000、5000、10000、20000、30000个粒子。 利用2维数组记录每个点的粒子数。 初始粒的横纵坐标为0～40的均匀分布。 能量为（15，3）的正态分布。 在基体表面自由行走时损失1的能量。 若该点有粒子，即与其他粒子相遇时损失3的能量。 由低处向高处扩散，每扩散一层，损失4的能量，由高处 向低处扩
perceptron
- 4. 试将感知机学习算法用C语言编成程序，并做下述的 维随机矢量 的二值分类的模拟实验： （1） 用程序产生M个均值为0，方差为1的正态随机矢量（取维数 ，即 ， ；每个 为服从N(0,1) 分布的随机变量）。要求产生三组矢量（分别取M=10,20,30）, 分别用每组矢量训练一个感知机模型。对于每个训练矢量 ，给定其理想输出为 。在每组训练收敛后，再产生30个新矢量，用来检验所得到的感知机的分类性能。对每一组结果要给出收敛时所用的迭代次数 ，收敛时的权矢量值 ，和检验时所达到的正确分类率
variance
- 方差分析法 应用统计学家Fisher在20世纪20年代最先提出了可同时比较多个正态总体均值是否相等的方差分析法。 本文通过几个案例来讲解方法分析法的应用-Analysis of variance application statistician Fisher first proposed in the 1920s, can simultaneously compare multiple normal population mean is equal to the analysis of
progream
- Gaussian noise refers to its obey gaussian probability density function (i.e., normal distribution) of the noise. If a noise, its amplitude distribution obeys the gaussian distribution, and its power spectral density is uniformly distributed, has des
ASD
- 所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。-Gaussian noise refers to its obey gaussian probability density function (i.e., normal distribution) of the noise. If
qwe
- 所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。-Gaussian noise refers to its obey gaussian probability density function (i.e., normal distribution) of the noise. If
wer
- 所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。 -Gaussian noise refers to its obey gaussian probability density function (i.e., normal distribution) of the noise.
GGD_paramter
- 基于反高斯正态分布的模型参数估计matlab-Matlab anti-Gaussian distribution is estimated model parameters based on
MIMO-path-loss
- 压缩包是三个matlab源程序，用于产生自由空间路径损耗、对数距离路径损耗以及对数正态路径损耗。-Package is three matlab source, used to produce free space path loss, log distance path loss and lognormal path loss.
tongji
- 利用matlab算边度锋度进行正态检验 -Operators use matlab edge of the front of the normality test
R-in-action
- 本书注重实用性，是一本全面而细致的R 指南，高度概括了该软件和它的强大功能，展示了实用的统计示例，且对于难以用传统方法处理的凌乱、不完整和非正态的数据给出了优雅的处理方法。作者不仅仅探讨统计分析，还阐述了大量探索和展示数据的图形功能。-The book focused on practical, is a comprehensive and detailed R guidelines, high-level overview of the software and its powerful fe
PCMcodedecode_matlab
- 产生一正态分布序列 经过pcm编码、PCM解码、计算量化信噪比、设置信道误码率 -Generating a normal sequence after pcm encoding, PCM decoding, computing quantization noise ratio, set the channel error rate x = randn (1,1000) generating a normal sequence xf = fft (x, 256) 1024 da
CPI_forecast
- 时间序列分析：平稳性，正态性检验，自相关偏高相关函数计算-Time series analysis: stationary, normality test, autocorrelation high correlation function calculation
正态分布详解
- 正态分布的一个很好的课件，非那种艰涩的纯抽象讲解，有各种具体的案例，比较适合初学者深刻理解正态分布的内涵(This is a very good courseware handouts to the normal distribution. Instead of common pure abstract explanation, there are a variety of specific cases, more suitable for beginners to understand the
正态分布函数实现
- 调用该函数可以实现正态分布函数，首先产生(min,max)之间均匀分布的随机数，再计算正态分布概率密度函数，最后产生产生正态分布随机数
Normal cloud model MATLAB program
- 在MATLAB中计算两个正态云模型之间的相似度，源代码，数值可修改(The similarity between two normal cloud models is calculated)
R-t.test
- t检验的使用方法案例 显著性分析以及正态性检验(the sample of t.test in R language)