自己编的matlab函数,用来对单纯矩阵进行分解。输出为矩阵的相异特征值和阵,亲测无错。
2021-12-24 11:23:51 448B 谱分解 数学 矩阵
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dsp C6748 可用, FFT幅值 调用了DSP官方库函数实现的加速度幅值,未做频域积分,可运行,压缩包包含代码和需要的.ILB文件
2021-12-24 10:53:13 3.48MB FFT C语言 幅值谱 频谱
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可以简易分析脉搏波的频和功率,附有一份脉搏波数据,matlab源码
2021-12-23 21:48:44 2KB
2ask的功率密度matlab代码 wireless_calculator 基于matlab的声波通信计算器 proj_2 : 2ASK modulation and noncoherent demodulation using hilbert transform proj_dpsk : 2DPSK modulation and Differential coherent demodulation lab.m & judger.m : Scripts for debugging lowpass.mat : LPF (Low Pass Filter) vector bandpass.mat : BPF (Band Pass Filter) vector highpass.mat : HPF (High Pass Filter) vector JMC.mlapp : Matlab User Interface for proj_2
2021-12-23 20:03:36 483KB 系统开源
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由于高光遥感数据具有波段多、特征非线性、空间相关等特点, 提出一种基于深度学习的空-联合(SSDL)特征提取算法来有效提取数据中的空-特征。该算法利用多层深度学习模型--堆栈自动编码机对高光数据进行逐层学习, 挖掘图像中的深层非线性特征, 然后再根据每个特征像元的空间近邻信息, 对样本深度特征和空间信息进行空-联合, 增加同类数据聚集性和非同类数据分散度, 提升后续分类性能。在帕维亚大学和萨利纳斯山谷高光数据集上进行地物分类实验: 在1%样本比例下, 地物总体分类精度达到了91.05%和94.16%; 在5%样本比例下, 地物总体分类精度达到了97.38%和97. 50%。结果表明: 由于SSDL特征提取算法融合了数据中深层非线性特征和空间信息, 能够提取出更具鉴别特性的特征, 较其他同类算法能够获取更高分类精度。
2021-12-23 18:21:52 6.67MB 图像处理 高光谱图 特征提取 深度学习
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利用光子和电子联合输运MCNP程序的电子脉冲计数类型的能峰展宽模拟计算 NaI(T1)探测器的γ能,与实验结果符合较好.利用能峰展宽参数计算不同能量γ射线的峰总比,结果与实验值相符,验证该计算方法可用于NaI(T1)探测γ能的模拟.对不同能区γ射线的能进行模拟,并分析了能的形成过程.
2021-12-22 14:11:13 617KB 自然科学 论文
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分析岗位安全职责.docx
2021-12-22 12:02:05 11KB 安全资料
岗分析工安全生产职责.docx
2021-12-22 12:02:05 11KB 安全资料
针对二维估计算法的空间探测性能分析的需求,从计算速度、计算量、顽健性、计算精度以及实际工程应用的角度出发,对基于L型阵列的二维MUSIC、二维干涉仪、二维增广矩阵束的估计算法进行了简要介绍,并对上述二维估计算法的性能进行了仿真分析,得到了3种算法的角度RMSE的对比分析,可知在同样仿真条件下,二维增广矩阵束算法最优,二维MUSIC算法次之,二维干涉算法最差。同时,构建了相应的试验场景,通过试验分析上述二维估计算法的空间探测性能,得到的试验结论与仿真结论一致。在此基础上,提出了二维增广矩阵束算法可扩展应用到雷达测控一体化系统的思路。
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随着耦合强度的变化,给定的代码可以找到耦合振荡器系统的最大李雅普诺夫指数 (LLE)。 全局变量“be”和“gm”是表示两个耦合振荡器的耦合微分方程中的系统特定参数。 'gm' 是变化的耦合强度。 每个轨迹的初始条件包括两个振荡器的初始坐标和速度。 变量“ t0”和“ tf”代表每个时间序列的起点和终点,而“ N”是每个时间序列的步数。 在第 32 行和第 33 行中,调用函数 ode_RK4_Yang() 以通过 Runge-Kutta (RK4) 方法对两组初始条件中的每组的耦合微分方程进行数值求解。 其余的描述以注释的形式给出了代码本身。
2021-12-21 21:56:03 2KB matlab
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