基于无穷小分析的思想，建立了速度与流量关系的基本模型。 由于放置一定数量的自动驾驶汽车会影响混合交通流的平均速度，因此我们选择自动驾驶汽车的比例作为变量，用k表示。 基于最小二乘法，我们发现k的两个临界值分别为38.63％和68.26％。 当k <38> 68.26％时，它们对道路的通行能力有显着改善。

这是用C#写的用最小二乘法实现的各种拟合函数，包括了多项式拟合，指数函数拟合，对数函数拟合，幂函数拟合。本人菜鸟一枚，有错误的地方请多多指教。

ESP32全双工音频和UDP广播 同时使用两个核心，因此不适用于ESP32的单个核心变体 使用的引脚（在引脚上查找适当的GPIO）： DAC_CHANNEL_2 DAC_CHANNEL_1 ADC1_CHANNEL_0 当前，在DAC_CHANNEL_2上会生成狗屎噪声。 我将此连接到ADC1_CHANNEL_0上以模拟麦克风输入。 这会广播到端口4444上的192.168.1.255子组。我包含了python文件，该文件可侦听此数据并将其直接广播回192.168.1.255端口4445。ESP32会获取此数据，填充音频缓冲区，并在DAC_CHANNEL_1上播放 音频全为8bit 8khz。 我们最终应该能够达到12bit。 ==建立== 将PlatformIO安装到VSCode中。 打开此文件夹，非常轻松地从那里构建和上传。 -或者- 将main.cpp复制/粘贴到新的

（二）趋势预测(最小二乘法) 三种最常用的趋势预测模型： 线性趋势模型 指数曲线趋势模型 二次曲线趋势模型

最小二乘法、Romberg、Runge-Kutta、Newton和Xuanjie迭代、Lagrange、Doolittle分解法、改进Euler 推荐使用jupyter运行 ipynb文件格式

克鲁斯卡尔算法的基本思想是以边为主导地位，始终选择当前可用（所选的边不能构成回路）的最小权植边。所以Kruskal算法的第一步是给所有的边按照从小到大的顺序排序。这一步可以直接使用库函数qsort或者sort。接下来从小到大依次考察每一条边（u，v）。 具体实现过程如下： <1>　设一个有n个顶点的连通网络为G（V,E），最初先构造一个只有n个顶点，没有边的非连通图T={V,空}，图中每个顶点自成一格连通分量。 <2>　在Ｅ中选择一条具有最小权植的边时，若该边的两个顶点落在不同的连通分量上，则将此边加入到Ｔ中；否则，即这条边的两个顶点落到同一连通分量 上，则将此边舍去（此后永不选用这条边），重新选择一条权植最小的边。 <3>　如此重复下去，直到所有顶点在同一连通分量上为止。

这里的函数msk_mod生成msk信号的包络，然后msk_demod对其进行解调。 请注意调制器和解调器的频率必须相同

提出一种改进的均衡器算法。该方法基于最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)准则,使均衡器的输出与训练码的均方误差最小,并且将信道均衡的最小均方误差目标函数转化为二阶锥形式,利用内点法求最优解。与传统基于最小均方误差(least mean squares,LMS)和递归最小二乘(recursive leastsquares,RLS)自适应算法的均衡器相比,由于不需要迭代收敛过程,不存在收敛速度与精度的矛盾,克服了基于LMS和RLS的自适应均衡器参数设置的困难,而且利用更短的训练序列长度即可获得相同的均衡效果,对于改善通信效率具有参考价值。

最小均方差滤波器MATLAB代码 Adaptive-Filter-Minimum-Mean-Square-Error- The adaptive minimum mean square error filter for noise removal for image processing coded in Matlab.

stm32f103c8t6最小系统原理图