物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具物集自动矩阵工具
2022-06-05 14:05:40
836KB
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代码 无向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 无向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 无向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 无向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 无向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 无向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 无向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 无向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 无向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 无向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 无向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 无向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 无向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 无向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 无向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 无向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 无向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 无向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 无向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 无向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 无向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换
2022-06-05 09:06:16
765B
代码 有向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 有向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 有向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 有向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 有向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 有向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 有向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 有向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 有向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 有向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 有向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 有向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 有向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 有向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 有向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 有向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 有向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 有向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 有向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 有向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换算法代码代码 有向图关联矩阵和邻接矩阵的相互转换
2022-06-05 09:06:10
729B
【资源内容介绍】：
【1】构建多目标相干信源阵列信号模型（UCA阵列）；
【2】UCA转ULA算法；
【3】基于最大特征矢量的均匀圆阵解相干算法；
【4】MUSIC估计算法；
【适应对象】：
雷达专业、阵列信号处理专业学生；
【资源特点】：
编程规范，注释明细；
【使用建议】：
此资源为较基础的空域信号处理算法，建议结合算法的理论知识，了解代码实现的技巧和过程。
【购前指南】：
此资源参考文献：
[1]李帅,陈辉,张佳佳.基于特征矢量重构的均匀圆阵解相干算法[J].空军预警学院学报,2016,30(03):157-161+172.
可以先通过文献确认是否需要此资源。
【关于售后】：
如果对代码有不理解的地方，可以在CSDN平台私信我，有时间都会回复。
感谢支持！
2022-06-04 14:03:48
74KB
信息素矩阵初始化
信息素矩阵维数为N*K（样本数*聚类数）初始值为0.01。
c = 10^-2;
tau = ones(N,K) * c; %信息素矩阵，初始值为0.01的N*K矩阵（样本数*聚类数）
2022-06-04 13:01:06
406KB
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从完全多重共线性角度出发，讨论了广义逆的存在性，唯一性以及和一般逆的关系，并运用满秩分解的方法使用R软件对其进行实现。运用随机模拟的方法构造数据比较广义逆和一般逆在求解最小二乘估计时的结果，并进行残差分析，比较两种方法在完全多重共线性和半完全多重共线性性中的优缺点，最后对进一步研究复多重共线性提出相应建议：在接下来的工作中有必要在多重共线性的诊断方面进行严格的量化，这种量化不是整体进行的，而是针对每组数据对响应变量的影响进行分类诊断，针对随机项比较严重的可以对数据进行相应的修匀处理，以增强模型对他的认可度。
关键词：完全多重共线性；广义逆矩阵；满秩分解；随机模拟；误差分析
内置R语言代码
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2022-06-04 01:21:16
259KB
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