以MATLAB为仿真实验平台,先通过所设计的模拟信号验证方法的可行性,再进一步进行实际语音信号的仿真实验;通过仿真实验,结果表明了EEMD结合小波硬软阈值折衷的方法能够减小均方误差提高信噪比,有效解决了小波分解中需要预先设定小波基和分解层数的问题,取得了良好的降噪效果。

采用一种插值的优化方法以提高四连杆端点运动轨迹的线性度,实现升降平台近似直线平稳上升。四连杆机构各杆件长度的优化是提高线性度的关键。为了快速准确地计算四连杆各杆件长度,首先在MATLAB软件中采用插值法进行计算,然后在MATLAB中对插值法计算和优化的结果进行程序化画图,实现可视化的线性度分析。结果表明,基于MATLAB的插值法优化对四连杆机构在大行程上的近似直线线性度计算准确快速,且线性度可达到1%以下,完全满足煤矿机械的精度要求。

拉格朗日插值法matlab程序代码蒸汽 使用多项式插值的基于表格的设备建模。 此代码实现了 2017 年 ASPDAC 论文，标题为“STEAM：基于样条的表格，用于高效准确的设备建模”。 论文发表后，代码中还添加了其他一些功能，并在技术报告“基于表格的设备建模：方法和应用”中进行了更详细的描述。 链接： 纸： 技术报告： ==== 使用包。 我只尝试过在 Linux 上设置和运行这个包。 它依赖于软链接和一些在 Windows 上可能不容易获得的其他功能。 从 github.com 获取这个包的最新版本 $git clone https://github.com/architgupta93/STEAM 获取多项式插值所需的子模块。 我将它们开发为独立的包，可以单独使用并为它​​们维护单独的版本控制。 $git submodule update --init 这应该获取两个包（截至 2019 年 3 月 13 日）、多项式插值和设备模型。 第一个，顾名思义，是一个多项式插值包，实现样条、拉格朗日和重心-拉格朗日插值。 设置 MAPP。 运行以下命令来设置 MAPP $autoconf

拉格朗日插值法matlab程序代码LC2Ditp Lissajous-Chebyshev 点上的双变量多项式插值 版本：0.31 (01.07.2020) 由和撰写 描述 LC2Ditp 包包含一个 Matlab 和一个 Python 实现，用于在一般 Lissajous-Chebyshev 点上进行二元多项式插值和求积。 该包综合了文献中已知的各种插值方案。 文章 [1] 中提供了 Lissajous-Chebyshev 节点和多项式插值的一般描述。 要测试包，请使用example_main.m或example_main.py 要绘制节点和光谱，请使用plot_LC2D.m或plot_LC2D.py 作为特殊情况，它包含以下插值方案： 频率参数 (m+1,m) 和 (m,m+1) [2,3] 的帕多瓦点。 Morrow-Patterson-Xu (MPX) 指向频率参数 (m,m) [9]。 基于频率参数 (m,m+p) 的单简并 Lissajous 曲线的插值方案，其中 m 和 p 相对质数 [5]。 基于频率参数 (2m,2m+2p) 的单个非退化 Lissajous 曲线的插值

拉格朗日插值法matlab程序代码LS2Ditp Lissajous 曲线节点上的二元多项式插值 版本：0.2 (01.05.2016) 撰稿人 描述 LS2Ditp 包包含一个 Matlab 实现，用于在退化和非退化 2D-Lissajous 曲线的节点 LS 上进行双变量多项式插值。 Lissajous 曲线、点集 LS 和多项式插值方案的描述在调查文章 [3] 中进行了总结。 插值的主要测试文件是 main_example.m 要绘制二维 Lissajous 曲线和 LS 点，请使用 plot_Lissajous.m 引文和学分 以下人员为本代码的开发和理论做出了贡献： Wolfgang Erb（吕贝克大学数学研究所）在 [1,2,3,5] Christian Kaethner（吕贝克大学医学工程学院）在 [1,3] Mandy Ahlborg（吕贝克大学医学工程学院）在 [1,3] Thorsten M. Buzug（吕贝克大学医学工程学院）在 [1] Peter Dencker（吕贝克大学数学研究所）在 [3,5] 对于非退化 Lissajous 曲线，理论和插值方案开发于：

当今的数字信号处理（DSP）技术主要由 DSP 处理器来构成．尽管 DSP 处理器具有通过软件设计能实 现不同功能的灵活性‚但其硬件结构的不可变性导致了其总线的不可变性以及其循序执行的 CPU 结构‚ 使其在结构化设计和数据处理的速度上发展受到很大限制［1］．随着现场可编程门阵列（FPGA）器件工艺 技术的发展、集成度的提高和价格成本的下降‚设计人员有了新的选择．FPGA 中具有丰富的内部逻辑单 元阵列和连线资源‚这种器件内部一般都内嵌有可配置的高速 RAM、PLL、LVDS、LVTTL 以及硬件乘法 累加器等‚有的还直接内嵌 DSP 功能模块‚这些特性使 FPGA 可以方便地构成各种数字信号处理器．用 FPGA 来实现数字信号处理可以很好地解决并行性和速度的问题‚克服了使用 DSP 处理器实现时的不 足‚而且其灵活的现场可配置特性‚使得 FPGA 构成的数字信号处理系统非常易于修改、测试及硬件升 级． 传统的在 FPGA 进行 DSP 算法实现的方法是首先用软件编程语言（C‚C＋＋‚M 语言等）在系统仿真 工具中完成系统算法的设计及仿真‚再在 FPGA 中用硬件描述语言将其描述出来‚这种方法是非常费时 费力的．本文研究一种利用 Matlab／Simulink 下的 DSP Builder 工具来实现双三次插值算法建模‚并在 FPGA 中实现此算法的快捷有效设计方法

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熵权法是一种客观赋权方法，这里用Excel进行演示，包括样本数，数据标准化处理，以及权重计算，希望对小伙伴有所帮助 。有用记得点个赞哈！

保守值法matlab代码Matlab神经网络 这是2017年机器学习和应用程序课程的作业。 本示例使用存档，但任何类型的标记数据集都可以解决问题（进行一些小的修改）。 它会通过批处理或联机方法尝试不同的大小，并在验证误差小于训练误差的情况下继续进行训练。 它附带了用于 classic back-propagation gradient-descent rprop 支持的错误函数是： sum-of-squared cross-entropy ..但是代码足够灵活，可以使用您想要使用的任何功能，只要它尊重签名（当然，是有效的权重更新方法或有效的错误功能）。 还有一个pdf文件（仅限意大利语！），它更深入地介绍了NN和实现的细节。 如何使用 下载文件，解压“ immagini.mat” 7zip存档，然后运行main功能。