三阶高通滤波器设计参数
C
、
D、E、F
、
、
、
、
、
K
参数 说明
作为频率函数的运算放大器电压增益
作为频率函数的电路的电压增益
归一化的电容值
实际的电容值
式1中使用的变量
滤波器的转折频率
滤波器设计中使用的常数
实际的电阻值
未换算的归一化电阻值
电路的输入电压
电路的输出电压
2022-10-14 10:34:59
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此代码编写了最新的一种种群框架，采用判断阈值执行不同的种群演变方式。其中利用到宏参数与为参数纪念性调控种群，然后比较好的平衡种群多样性。代码内涵操作说明和测试集CEC2005/CEC2013/CEC2017,适用于改进！
2022-10-13 17:05:51
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使用加权全最小二乘算法解决了将直线拟合到两个坐标均具有不确定性的数据的问题。 参数从通常的斜率/y 轴相交对转换为斜率角度和到原点的距离。 这样做的优点是 a) 确保全局收敛 b) 即使对于垂直线也能找到解决方案。 确定完整的不确定性矩阵（即拟合参数的方差和协方差）。 对于非垂直直线，还给出了通常的参数（斜率/y 轴相交）及其不确定性矩阵。 该算法对于精确测量特别有用，在这种测量中必须了解完整的不确定度矩阵。 该算法由德国 Physikalisch-Technische Bundesanstalt Braunschweig 的 M.Krystek 和 M.Anton 在 Measurement Science and Technology 18 (2007) pp3438-3442 中发表。 名为 pearson_york_tetdata.m 的附加脚本包含该问题的标准统计测试数据集（参见
2022-10-10 19:02:19
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目前支持进行提取的特征包括：
1.max ：最大值 2.min ：最小值 3. mean ：平均值 4.peak ：峰峰值 5.arv ：整流平均值
6.var ：方差 7.std ：标准差 8.kurtosis ：峭度 9.skewness ：偏度 10.rms ：均方根
11.waveformF ：波形因子 12.peakF ：峰值因子 13.impulseF ：脉冲因子
14.clearanceF：裕度因子 15.FC：重心频率 16.MSF：均方频率 17.RMSF：均方根频率
18.VF：频率方差 19.RVF：频率标准差 20.SKMean：谱峭度的均值 21.SKStd：谱峭度的标准差
22.SKSkewness：谱峭度的偏度 23.SKKurtosis：谱峭度的峭度
function fea = genFeatureTF(data,fs,featureNamesCell)
% 时域、频域相关算法的信号特征提取函数
2022-10-08 16:20:13
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