武汉理工大学算法设计与分析课，最终的实验报告及四个实验的代码，

【实验1】拉格朗日插值，牛顿插值 一、实验原理 根据拉格朗日插值，牛顿插值相关知识和算法编程完成本实验 二、实验内容 已知1920年-1970年美国人口如下 年份 1920 1930 1940 1950 1960 1970 人口（千人） 105711 123203 131669 150697 179323 203212 （1） 构造5次Lagrange插值多项式，并用此估计1910年，1965年和1975年的人口数；用牛顿插值估计1965年和1975年的人口数。 【实验2】拟合函数 【实验3】Newton迭代法，弦截法 【实验4】Dolittle分解法和Crout分解法 【实验5】Jaccobi迭代和Gauss-Seidel迭代法 【实验6】复化梯形积分和复化Simpson积分 【实验7】Euler方法和Runge-Kutta方法 【实验8】 幂法，反幂法

详细分析伪随机相位编码脉冲雷达回波生成、脉压、MTD等信号处理原理、SNR提升，分析了雷达分辨力和多普勒容限制，并进行了仿真验证。 一. M序列性质      1.双值循环电平自相关函数      2.非周期自相关函数 二. 单目标仿真      1.回波视频表达式   2.脉压   3.FFT变换   4.多普勒敏感与多普勒容限 三. 双目标仿真      1.大目标旁瓣遮挡小目标   2.速度与距离分辨力 四. 仿真代码

随着我国经济制度和保障体制的不断完善，股票市场变得越来越热门，每年投资者的数量都在不断增加，所以如何有效地对股票价格进行预测成为研究领域的一个热门。 本文基于长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）神经网络模型，建立股价预测模型。训练数据选取了贵州茅台股票数据，然后选取其开盘价、收盘价、最高价和最低价作为四个输入特征进行训练。在优化算法方面，本文选择了很适用于LSTM模型的Adam（Adaptive moment estimation）算法。在模型结构方面，本文通过不断地修改学习率和训练轮数，调整模型的精确度。特别地，为获得更好的预测结果，本文对上述模型进行了改进，将三层神经网络改进为四层神经网络，实现新模型的均方误差（MSE，Mean Square Error）相比旧模型同输入特征的MSE下降了约47%。 从实验结果来看，在预测短期内的股价时，本模型的效果较好；在预测长期内的股价时，预测值和实际值有一定的差距，但是预测值的趋势和实际值的趋势大体一致，所以该模型在股价预测上有一定的实用价值。

西工大数电实验实验报告+代码+截图，不会的小伙伴可以参考参考

一、实验目的 1、 实验目的：理解线性表、栈和队列的逻辑特点；掌握顺序表、链表存储结构，以及线性表、栈和队列的基本操作，并能够在实际问题背景下的灵活运用线性表、栈或队列特性，综合运用程序设计、算法分析等知识解决实际问题。 2、 理解栈在递归算法中的应用。 二、实验题目与要求 要求：1，4 为必做题，2，3选一，5，6为选做题 1、已知单链表L（带头节点）是一个递增有序表，试编写一算法，删除表中值大于min且小于max的节点（若表中有这样的节点），同时释放被删节点的空间，这里min和max是两个给定参数。请分析算法时间复杂度。 4、4、 十进制数到N进制数的转换 1）问题描述：将从键盘输入的十进制数转换为N（如二进制、八进制、十六进制）进制数据。 2）实验要求: 利用顺序栈实现数制转换问题 3) 实现提示：  转换方法利用辗转相除法;  所转换的N进制数按低位到高位的顺序产生，而通常的输出是从高位到低位的，恰好与计算过程相反，因此转换过程中每得到一位N进制数则进栈保存，转换完毕后依次出栈则正好是转换结果。 4）注意问题:  何时入栈、出栈  算法结束条件

题目 最小平方误差算法（LMSE）1．1 题目的主要研究内容 （1）30组的主要任务描述：利用课堂所讲授的最小平方误差算法，通过手动推演与python来得到如下题目的最终结果（2）：自己工作的主要描述：利用python进行推演，PPT制作 1．2 题目研究的工作基础或实验条件软件环境：语言：python IDLE：pycharm 引用库：numpy1．3 设计思想利用 python 中自带的 numpy 库（一种开源的数值计算扩展），实现矩阵的相关运算，例如可计算伪逆矩阵；题目 最小平方误差算法（LMSE）1．1 题目的主要研究内容 （1）30组的主要任务描述：利用课堂所讲授的最小平方误差算法，通过手动推演与python来得到如下题目的最终结果（2）：自己工作的主要描述：利用python进行推演，PPT制作 1．2 题目研究的工作基础或实验条件软件环境：语言：python IDLE：pycharm 引用库：numpy1．3 设计思想利用 python 中自带的 numpy 库（一种开源的数值计算扩展），实现矩阵的相关运

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