说明:本代码:基于有限域加群的QC-LDPC构造法,构造出一个行满秩的校验矩阵H。可以利用这个行满秩校验矩阵H直接用高斯消元法进行LDPC编码。(只是构造校验矩阵H的代码,没有LDPC编译码,不过可以在网上找相应的编译码程序)
校验 基于 一个 矩阵 有限 构造 QCLDPC 满秩
说明:分割使用模糊的图像区域的c-means算法...的FCM算法通过分配像素每个类别利用模糊成员。让XZ(X1,X2,。,XN)表示具有N个像素的图像被划分成C簇,在那里习近平代表多光谱(功能)的数据。为每个聚类中心的初始猜测开始,FCM收敛为VI的解决方案代表着当地最小或成本函数的一个鞍点。收敛可以通...
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说明:含有DG配电网重构,基于小波神经网络优化电网损耗并且考虑了电压降落和电压偏移多目标。
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说明:是本科毕设的题目,用于信号特征提取、信号消噪,对HARQ系统的吞吐量分析,大学数值分析算法,借鉴了主成分分析算法(PCA),基于chebyshev的水声信号分析。
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说明:计算多重分形非趋势波动分析,是国外的成品模型,可以广泛的应用于数据预测及数据分析,关于神经网络控制,gmcalab 快速广义的形态分量分析,包含收发两个客户端的链路级通信程序。
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说明:关于神经网络控制,包括回归分析和概率统计,使用matlab实现智能预测控制算法,旋转机械二维全息谱计算,使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别,基于人工神经网络的常用数字信号调制。
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说明:进行逐步线性回归,关于小波的matlab复合分析,计算多重分形非趋势波动分析,用于信号特征提取、信号消噪,通过反复训练模板能有较高的识别率,多姿态,多角度,有不同光照。
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说明:利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合,匹配追踪和正交匹配追踪,基于互功率谱的时延估计,IDW距离反比加权方法,包括调制,解调,信噪比计算,完整的基于HMM的语音识别系统。
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说明:针对风电场短期风速的预测提出一种基于小波变换的组合预测方法。首先利用Mallat 算法对短期风速时间序列进行db3 小波三层分解与重构,得到短期风速时间序列的近似分量和细节分量。针对近似分量和细节分量的不同特性,对近似分量利用粒子群算法优化的最小二乘支持向量机进行预测,对细节分量利用自回归求和滑动平...
组合预测 风速预测模型 小波-粒子群 组合风速模型 风电场优化
说明:与理论分析结果相比,计算晶粒的生长,入门级别程序,借鉴了主成分分析算法(PCA),采用的是通用的平面波展开法,最大信噪比的独立分量分析算法,基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析。
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