非常简单的一个问题,非常简单的一个程序。 最近突然要算一下月均值,结果没找到之前的计算文件。我偷懒在网上搜了一下,这样一个小计算,类似的回答却是各种不对,乱七八糟。 我上传一下,有需要计算的,直接用个程序就可以,忽略其他。
2023-03-21 09:23:16 439B matlab 气象
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matlab开发-数据可视化应用程序AgilentExamxa和PSA频谱分析仪。安捷伦Exa、MXA和PSA信号和频谱分析仪的数据可视化软件
2023-03-20 21:05:34 382KB 并行计算
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计算出结果和halcon的一样,也已经应用在部分实例当中
2023-03-20 20:51:24 103KB labview 9点标定 资源分享达人
PROSPECTOR的功能与结构 专家系统实例 智能算法运行于“云端”的设想 并行计算到云计算的演变 云计算智能与Monte Carlo方法 模拟谐振子算法 元胞自动机在城市交通流中的应用 兰州BRT快速公交模型建立 快速公交系统(Bus Rapid Transit,BRT)是利用改良型的公交车辆,运营在公共交通专用道路空间上,保持轨道交通运营管理特性且具备普通公交灵活性的一种便利、快速的公共交通方式。
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归一化互熵提供了二维矩阵多样性的度量。 它采用互熵并对感兴趣的变量(代码中的列变量)的边际熵进行归一化。 请参阅屏幕截图或嵌入的公式参考。 该代码用于估算生态系统中的生物多样性,但不限于此类应用。 该代码可用于对变量交互的多样性感兴趣的任何系统。 请参阅为包含两个以上变量而编写的代码的后续行动。
2023-03-20 16:23:00 2KB matlab
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matlab编写二元函数的计算代码SIGPRO 概要 SIGPRO是一个信号处理功能库,旨在协助听觉研究软件的开发。 当前功能包括随机数生成器,fft,反fft,频率整形(滤波)和采样率转换。 提供了有限的支持来加载和保存MATLAB(版本4)二进制(MAT)文件。 程式码范例 // Butterworth filter sp_butter(b, a, no, wn, ft); // filter coefficients sp_filter(b, nc, a, nc, x, y, np); // impulse response 动机 为C程序提供MATLAB中可用的基本信号处理功能。 安装 从下载repo。 提供了Makefile,用于在Linux,MacOS或MinGW命令行上构建测试程序。 VS9文件夹中提供了一个解决方案文件,用于在Visual Studio下进行构建。 API参考 有关API的说明,请参见《用户手册》中的。 测验 提供了测试程序来演示库中包含的功能的若干功能: tst_afd - test analog-filter design tst_cpx - tes
2023-03-20 15:27:30 459KB 系统开源
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图像 'img' 应具有从 0 到 255 的整数值。 'optimalThreshold' 保存找到的阈值。 'J' 包含的值准则函数。
2023-03-20 15:14:03 2KB matlab
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泽尼克多项式在单位圆上是正交的,常用于光学中的相位像差。 使用 zernike_fcn3.m 生成 Zernike 多项式。 输入包括所需多项式的向量; 这些不必是连续的。 可能的多项式排序包括: 'noll' = Bob Noll 的原始订购'边缘' = 大学。 亚利桑那泽尼克集'original'= zernfun.m 的原始顺序'default' = '边缘' (UofA) 集 + 更多项zernike_fcn3.m 进行一致性检查,为特定排序选择合适的 m & n 值,然后调用 zernfun.m 生成多项式。 使用 zernike_coeffs3.m 将 Zernike 多项式拟合到输入函数。 由于 zernike_coeffs3.m 调用了 zernike_fcn3.m,所以这些文件之间会自动保持一致,与之前的一些函数不同。
2023-03-20 10:06:15 7KB matlab
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微带线是由支在介质基片上的单一导体带构成的微波传输线。适合制作微波集成电路的平面结构传输线。与金属波导相比,其体积小、重量轻、使用频带宽、可靠性高和制造成本低等;但损耗稍大,功率容量小。60年代前期,由于微波低损耗介质材料和微波半导体器件的发展,形成了微波集成电路,使微带线得到广泛应用,相继出现了各种类型的微带线。一般用薄膜工艺制造。介质基片选用介电常数高、微波损耗低的材料。导体应具有导电率高、稳定性好、与基片的粘附性强等特点。
2023-03-20 09:43:04 604KB 微带线
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社交影响力是驱动信息传播的关键因素,基于在线社交网络数据,可以对社交影响力进行建模和分析。针对一种经典的个体影响力计算方法,介绍了该算法的2种并行化实现,并在真实大规模在线社交网络数据集上进行了性能测试。结果表明,借助现有的大数据处理框架,显著提高了个体影响力计算方法在海量数据集中的计算效率,同时也给该类算法的研究和优化提供了实证依据。
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