当无限脉冲响应(IIR)系统输入和输出信号被α稳定噪声干扰时,传统的最小平均 P-范数(LMP) 算法的解会出现较大偏差,而整体最小平均 P-范数(TLMP)算法存在收敛速度慢的问题 。为此提出一种适用于自适应 IIR滤波的递归整体最小 P-范数(IIR RTLP)算法,首先整体考虑输入和输出信号受α稳定噪声干扰的影响,使得基于 P-范数的误差期望值达到最小;然后采用矩阵求逆引理和幂迭代法递归更新自适应滤波器的系数,使其可跟踪时变系统,并提高算法收敛速度 。仿真结果表明,IIR RTLP算法比 TLMP算

最短路例题——小X学游泳2 游泳池划分成了一个n×m的方格，这里n×m表示n行m列。因为游泳池里的水深浅不一，所以这n×m个方格对于小X的危险系数也会不一样。 而小X 目前需要从左上角的方格（1，1）出发，游到右下角的方格（n，m），小X每次只能从当前方格游到上下左右四个相邻的方格中的某一格，并且在到达终点前不能离开游泳池。 小X 很担心会发生什么危险，所以希望你能帮他找一条危险系数最小的路径。 输入要求 输入数据第一行有两个用空格隔开的正整数n和m，表示 泳池的行数和列数。 接下来共有n 行数据，每行有m 个用空格隔开的大于等于 0的整数，表示每个方格的危险系数 输出要求 输出仅有一行包含一个整数ans，表示要求的从左上角的 方格（1，1）出发，游到右下角的方格（n，m）的最小的 危险系数。 输入样例 4 5 1 7 2 8 2 3 10 1 5 1 2 8 3 7 1 1 2 1 20 1 输出样例 19

使用 Durbin 递归 [1] 求正定 Hermitian 对称 Toeplitz 矩阵 T (N>=2) 的 Cholesky 因子的逆。 Aravindh Krishnamoorthy，aravindh.krishnamoorthy@fau.de，2015 年 9 月 4 日。 在 2 条款 BSD 许可下发布。 [1] Gene H. Golub、Charles F. Van Loan，矩阵计算，第三版，算法 4.7.1 (Durbin)。

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深度递归神经网络在语音分离中的应用和增强 语音分离实验 培训代码： codes/TSP/train_TSP_demo_mini_clip.m 演示版 在codes/TSP/demo/model.mat找到预训练的模型 在codes/TSP/demo/run_test_single_model.m运行演示代码 依存关系 该软件包基于 该软件依赖Mark Schmidt的软件包进行凸面优化。 此外，我们还包括了用于处理MFCC文件的Mark Hasegawa-Johnson的。 我们将用于计算功能（MFCC，logmel）（HCopy）。 我们使用信号处理功能。 我们使用工具箱版本2.0、3.0进行评估。 处理您的数据： 要尝试对数据进行编码，请参阅mir1k，TSP设置-相应地将数据放入codes/TSP/Data/ 。 调整开发集上的参数并检查结果。 笔记 使用MATLAB

递归删除指定文件夹下的指定文件夹及文件，如删除文件夹中的所有.svn的文件夹及文件

针对一类未知的连续非线性系统, 提出一个基于单网络近似动态规划(ADP) 的近似最优控制方案. 该方
案通过设计一个新型的递归神经网络(RNN) 辨识器放松了系统模型需已知或部分已知的要求, 并利用一个神经网
络(NN) 近似系统的性能指标函数消除了常规ADP方法中的控制网络. 通过Lyapunov 理论分析严格证明了闭环系
统内所有信号一致最终有界, 并且所获得的性能指标函数和控制输入分别收敛到最优性能指标函数和最优控制输入
的小邻域内. 仿真结果验证了所提出控制方案的有效性.

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