图像的几种小波去噪方法的比较与改进，图像处理方面的论文

专家PID与常规PID控制效果比较

这是 Simulink 计时器子系统示例的 Readme.txt 文件。 定时器是一个（模拟）定时器的 Simulink 实现，可以被武装通过将 1 脉冲 ping 信号发送到“ping 输入”。 单脉冲输入启动经过时间计算，随后与所需的计时器持续时间相比。 此比较的布尔结果提供定时器状态输出。 一个 1-pulse ping 可以用查找的变化检测块生成它的输入信号的任何差异。 当检测到开始经过的 1 脉冲 ping 时，定时器准备就绪时间计算。 将经过的时间与所需的计时器持续时间进行比较当 t_elapsed <= t_timer_duration 时，定时器状态保持高电平。 定时器子系统内部是一个“触发捕获和保持”块，它捕获在 ping 输入信号上检测到高电平时的当前模拟时间。 这个定时器子系统已经在 Matlab R2016b 和 R2018a 上测试过该子系统的变体早在

版本："jodit": "^3.4.6" vue中使用不错的富文本插件，目前已经是最后的版本。 作者已经不在更新迭代，github仓库也已经不在，强手的资源哦

图像去噪的几种方法分析比较, 小波变换 conturlet等

机器学习 SGD BGD 批量梯度下降 随机梯度下降

c#制作的程序加载动画，比较实用c#制作的程序加载动画，比较实用

假新闻检测 该项目是我们硕士论文的一部分。 它是对用于假新闻检测的各种ML模型的比较研究。 团队成员 金舒克·穆克吉吉·普里亚达尔西·罗伊·阿里特罗·拉希特

STM32F0培训：12. 比较器

Matlab最小二乘类辨识方法的比较-辨识作业.rar 很久以前做过的一篇课程论文,是系统辨识中最基础的几种最小二乘类辨识方法的比较,最小二乘法,递推最小二乘和广义最小二乘,发上来和大家分享一下, 注意: 本附件免费提供,但是每下载一次系统会扣一个M币以控制下载流量,右键单击另存为,不要用迅雷.迅雷下载时每线程收费1M币,如默认设置为5个线程时收费就是5个M币! 课题内容为 已知系统模型:x-1.5x 0.7x=2u 0.5u, y=x ν, ν=αγ， u、x、y、ν分别为模型输入、模型输出、测量输出、干扰噪声。输入u为逆m序列：信号幅值a=1、寄存器位数为n=5，重复周期数q=40。α为噪信比调整因子，噪信比定义为：NSR=σv/σx*100% ,σx、σv分别为模型输出x和噪声ν的均方差（标准差），γ有两种模型：γ为白噪声，γ为有色噪声，噪声模型为： γ=e 0.5e 0.9γ-0.95γ ,e为白噪声。定义辨识误差值：δ＝ ，其中：Ｎ为独立的实验次数, 为模型真值， 为估计值。 完成下列问题： 1．编制Matlab程序，产生u,x,取前1024点绘制u和x图形。（10分） 2．编制Matlab程序，取NSR=20%，用同一噪声源产生两种噪声模型，分别绘制ν、y曲线。（10分） 3．编制Matlab程序，取NSR=0%、5%、10%、15%、20%、25%、30%、35%、40%、45%、50%，ν分别采用白噪声模型和有色噪声模型，每种工况下取独立试验次数N=50（每次独立产生噪声），数据序列取前1024点，用批次最小二乘法辨识模型，分别画出NSR~δ曲线，以此说明噪声对辨识精度的影响。（20分） 4．编制Matlab程序，取NSR=10%、40%，ν分别取白噪声模型和有色噪声模型，用递推最小二乘法辨识模型参数，对比画出各参数辨识结果随递推次数变化的曲线。为了对比研究，必须保证在同一组u、x序列下，用同一白噪声源γ产生给定噪信比的白噪声和有色噪声干扰。（30分） 5．编制Matlab程序，取NSR=10%、30%，ν取有色噪声模型，分别用递推最小二乘和广义最小二乘递推法辨识系统参数，对比画出各参数辨识结果随γ次数变化的曲线。为了对比研究，必须保证在同一组u、y序列下进行辨识试验。（30分） 摘要：本文系统的探讨了三种最小二乘类辨识方法的原理和性能，并对各种方法在各种不同的环境下进行了MATLAB仿真，仿真结果证明：最小二乘法不适合实时处理，在同等情况下，递推最小二乘的辨识速度较快，但在有色噪声干扰下效果不理想，广义最小二乘法的辨识效果最好，且不受噪声是否有色的影响，但是费时最多。