DFT的matlab源代码离散傅里叶变换 DFT和快速DFT逆DFT和快速DFT的逆

DFT的matlab源代码变身 具有信号生成和绘图功能的离散傅立叶变换（DFT）实现。 DFT结果是根据实部和虚部生成并绘制的。 DFT的幅值和相位分量也会被计算和绘制。 信号生成产生具有指定参数的指定信号类型。 产生的信号也被标绘。 使用PLplot C库进行绘图。 信号生成功能： 正弦波产生 方波产生 斜波产生 脉冲信号产生 绘图助手功能 信号产生参数： 频率（赫兹） 相（度） 振幅 移位（对于非正弦曲线） 离散傅立叶变换（DFT）功能： DFT / IDFT计算 实部和虚部绘图 幅度和相位分量图 离散傅立叶变换（DFT）参数： 模式选择（DFT或IDFT） 输入数据点数（N） 输入信号数据（N点） DFT实部结果 DFT虚部结果 用法：./ main sigtype频率相位/偏移幅度sigtype：信号类型（0 =正弦波，1 =正方形，2 =斜坡，3 =脉冲） 频率：信号频率（Hz） 相位：正弦信号的相位（度） shift：非正弦信号的偏移幅度：信号幅度

matlab岭回归分析 本人为了获得更多资源共享的权限，只好吐血奉献自己一年来收集和改写的matlab源程序，部分为原创；里面包含有主成分分析、岭回归分析、因子分析、判别分析、聚类分析、回归分析等；绝对可用哦，不过，还是得提醒一下，由于一直是自己使用，里面没有更多注释，希望没有这方面知识基础的朋友慎重下载哪，免得浪费精力撒

杜达的《模式分类》第二版的配套的Matlab源代码，包含了各种分类器的代码

DFT的matlab源代码线性调频Z变换（CZT） 从 ： 线性调频Z变换（CZT）是离散傅里叶变换（DFT）的概括。 当DFT在沿单位圆的均匀间隔的点采样Z平面时，线性调频Z变换沿Z平面中的螺旋弧（与S平面中的直线相对应）采样。 可以将DFT，实际DFT和缩放DFT计算为CZT的特殊情况。 入门 您可以使用pip安装CZT软件包： # to install the latest release (from PyPI) pip install czt # to install the latest version (from GitHub) git clone https://github.com/garrettj403/CZT.git cd CZT pip install -e . # to install dependencies for examples pip install -e .[examples] 例子 考虑以下时域信号： 这是一个指数衰减的正弦波，其高阶频率会产生一些失真。 我们可以使用反向线性调频Z变换（ICZT）将信号转换到频域以调查频率内容： 请注意，ICZT还

DDC中低通滤波器的设计，含word文档说明和matlab源代码。代码已经经过调试，可用。

马可夫链matlab源代码概述 在此存储库中，您将找到适用于 Java、Python、MATLAB、R、Android 和 Hadoop 的 pcStream 算法的实现。 我们建议使用 R 的源代码，因为它具有最新的功能并且组织良好。 什么是pcStream？ 无界数据流的聚类是一个难题，因为无法存储观察到的实例以用于未来的聚类决策。 此外，流的概率分布往往会随着时间的推移而变化，这使得区分概念漂移和异常变得具有挑战性。 尽管过去已经提出了许多优秀的数据流聚类算法，但它们并不适合捕获实体的时间上下文。 pcStream 是一种机器学习算法，用于以无监督的方式在数字流中查找上下文或概念。 关于 pcStream 的一些要点： 它为上下文（概念）挖掘动态变化的传感器流 可以检测几何空间中的重叠集群 可用于推断当前上下文以及预测即将到来的上下文（与马尔可夫链合并时）。 它可以分布在多个线程或机器上 pcStream 的示例用法： - 上下文感知推荐系统的功能 - 异常检测 - 行为分析 什么是pcStream2？ 对 pcStream 的改进，以便从一开始就可以检测到重叠的集群（而不仅仅是

支持向量机相关理论源程序及仿真实验，运行平台matlab，以下为程序介绍： chap3_1.m 第三章的基于SVR的线性系统辨识建模及校验的仿真程序 chap3_2.m 第三章的基于SVR的非线性系统辨识建模及校验的仿真程序 chap4_1.m 第四章的基于SVR的线性系统故障诊断的仿真程序 chap4_2.m 第四章的基于SVR的非线性系统故障诊断的仿真程序 chap8_1.m 第八章的基于SVR的线性系统逆模型辨识建模及校验的仿真程序 chap8_2.m 第八章的基于SVR的线性系统直接逆模型控制的仿真程序 chap8_3.m 第八章的基于LS-SVM的线性系统逆模型辨识建模及校验的仿真程序 chap8_4.m 第八章的基于LS-SVM的线性系统直接逆模型控制的仿真程序 chap8_5.m 第八章的基于SVR的非线性系统逆模型辨识建模及校验的仿真程序 chap8_6.m 第八章的基于SVR的非线性系统直接逆模型控制的仿真程序 chap8_7.m 第八章的基于LS-SVM的非线性系统逆模型辨识建模及校验的仿真程序 chap8_8.m 第八章的基于LS-SVM的非线性系统直接逆模型控制的仿真程序 chap9_1.m 第九章的基于SVR的线性系统内部模型辨识建模及校验的仿真程序 chap9_2.m 第九章的基于SVR的线性系统内模控制的仿真程序 chap9_3.m 第九章的基于LS-SVM的非线性系统内部模型辨识建模及校验的仿真程序 chap9_4.m 第九章的基于LS-SVM的非线性系统内模控制的仿真程序 chap9_5.m 第九章的基于SVR的非线性系统内部模型辨识建模及校验的仿真程序 chap9_6.m 第九章的基于SVR的非线性系统逆模型辨识建模及校验的仿真程序 chap9_7.m 第九章的基于SVR的非线性系统内模控制的仿真程序 chap9_8.m 第九章的基于加权LS-SVM的非线性系统内部模型辨识建模及校验的仿真程序 chap9_9.m 第九章的基于加权LS-SVM的非线性系统逆模型辨识建模及校验的仿真程序 chap9_10.m 第九章的基于加权LS-SVM的非线性系统内模控制的仿真程序

lu分解的matlab源代码 国科大矩阵分析与应用 秋季学期计算机学院李保滨老师课程。 课程包含6次纸质小作业和1次小程序作业，一次大作业。 大作业题目要求： 要求完成课堂上讲的关于矩阵分解的LU、QR（Gram-Schmidt）、Orthogonal Reduction (Householder reduction 和Givens reduction)和 URV程序实现，要求如下： 1、一个综合程序，根据选择参数的不同，实现不同的矩阵分解； 2、可以用matlab、Python等编写程序，需附上简单的程序说明，比如参数代表什么意思，输入什么，输出什么等等，附上相应的例子； 3、一定是可执行文件，例如 .m文件等,不能是word或者txt文档。附上源代码，不能为直接调用matlab等函数库; 仅供参考。

可靠性算法，改进一次二阶矩法的Matlab源代码，里面包含部分测试例子，可直接在Matlab软件中调用执行，文件中包含详细的注释。