实验二：FFT算法的MATLAB实现题一：若x(n)=cos(n*pi/6)是一个N=12的有限序列，利用MATLAB计算它的DFT并画出图形。 题二：一被噪声污染的信号，很难看出它所包含的频率分量，如一个由50Hz和120Hz正弦信号构成的信号，受均值随机噪声的干扰，数据采样率为1000Hz，通过FFT来分析其信号频率成分，用MATLAB实现。 题三：调用原始语音信号mtlb，对其进行FFT变换后去掉幅值小于1的FFT变换值，最后重构语音信号。 （要求有四幅语音信号的频谱图在同一图形窗口以便比较：分别是1、原始语音信号；2、FFT变换；3去掉幅值小于1的FFT变换值；4、重构语音信号）

多种群遗传算法的函数优化算法的理论基础、案例背景、matlab程序实现

　if num_of_neb_anchor(i)>1&&num_of_neb_anchor(i)<6 　　%如果未知节点i的邻居锚节点个数在2和5之间 　　fenmu(i)=0; 　　fenzi_x(i)=0; 　　fenzi_y(i)=0; 　　fenzi_z(i)=0; 　　for k=1:num_of_neb_anchor(i) 　　distant_rssi(i,k)=sqrt((node_x(i)-neighbor_anchor_x(i,k))^2+(node_y(i)-neighbor_anchor_y(i,k))^2+(node_z(i)-neighbor_anchor_z(i,k))^2);

em算法matlab代码动态因素模型 这是我第一次使用Github。 如果我成功推送了此自述文件的更新版本，则将显示此消息。 该项目在Julia中实施。 动态因子模型涉及两个主要步骤： 初始化起始矩阵（用于卡尔曼滤波的观测矩阵和过渡矩阵）。 我们使用主成分和简单的OLS方法来获取参数的初始值。 通过卡尔曼滤波更新参数（在这个复杂的多个参数问题中，我们通过使用EM算法来最大化似然性来探索频数方法）。 将来，我们计划还探索贝叶斯范式中的估计（使用Gibb算法或Metropolis-Hasting算法）。 这个项目的目标是，与学习模型本身一起，我们试图测试是否在julia中运行该模型比在matlab中运行现有代码要快得多。

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dlt算法matlab代码计算机视觉（CS 763）-2019年Spring 课程资料 讲师： 办公室： CSE新馆216 电子邮件： ajain @ cse DOT iitb DOT ac DOT在 助教： Rishabh Dabral，更安全的Afaque 教室： SIC201 讲师办公时间（在CSE新楼216室）：待定 请注意，CS663是本课程的硬性前提。 新闻和公告 [8/01/19]周一的班级将移至晚上7点，以容纳3年级的学生 [14/01/19]由于CC105发生溢出，教室已移至SIC201 （插槽13A和15A） [17/01/19]作业1已于1月27日到期。 [30/01/19]作业2已于2月8日到期。 [10/02/19]作业3的截止日期为2月20日。 [13/03/19]作业4的截止日期为3月23日。 [10/04/19]作业5的截止日期为4月21日。 [10/04/19]期末项目评估将于5月6日进行。 涵盖的主题（暂定） 计算机视觉中的深度学习：数据驱动的范式，前馈网络，反向传播和链式规则； CNN及其构建基块，生成逆向网络（GAN），变分自动编码器（VAE）和

贪婪算法matlab代码ResourceAllocationV2Xgraph 该项目包含以下论文的MATLAB代码。 如果发现有任何帮助，请考虑将其引用。 L. Liang，S。Xie，GY Li，Z。Ding和X. Yu，“车辆通信中基于图的资源共享”，《 IEEE Transactions on Wireless Communications》，第1卷。 17号2018年7月，第7卷，第4579–4592页。 请从三个主要文件开始 “ mainCDFvsRateSINR_baseline.m”：图1和2中的再现算法4。 4和5 “ mainCDFvsRateSINR_greedy”：图1和2中的再现算法5。 4和5 “ mainRateVsSpeed_randomized”：图7中的再现算法6和7 请将所有问题/询问发送至。

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这是基于MATLAB的孤岛电站自动发电控制仿真模型。希望大家喜欢

svd算法matlab代码简单的SVD MATLAB程序 使用测试和训练集的用于手写数字距离的简单SVD算法 如何运行： 下载培训和测试集，然后下载MATLAB文件。 在MATLAB中运行文件（确保训练集和测试集与程序文件位于同一目录中）。 该代码注释了每个步骤，以引导用户逐步了解可进行更改的部分，以获取不同数字的结果（默认数字为9）。 在上完应用计算科学课程后，我对SVD的兴趣达到顶峰之后，这是我所做的一个基本项目。 请尽情享受，并让我知道我可以改进该程序的任何方式。