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最大相关和最小冗余算法mRMR特征选择,mRMR分类预测,多变量输入模型 在特征选择过程中,有一种算法叫做mRMR(Max
最大相关和最小冗余算法mRMR特征选择,mRMR分类预测,多变量输入模型。 在特征选择过程中,有一种算法叫做mRMR(Max-Relevance and Min-Redundancy)。其原理非常简单,就是在原始特征集合中找到与最终输出结果相关性最大(Max-Relevance),但是特征彼此之间相关性最小的一组特征(Min-Redundancy)。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图
2024-03-29 17:32:02
74KB
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【优化求解】基于狮群算法LSO求解最优目标matlab源码.zip
【优化求解】基于狮群算法LSO求解最优目标matlab源码.zip
2024-03-29 15:43:50
1.42MB
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易语言版迅雷视频转换器
易语言版迅雷视频转换器源码,版迅雷视频转换器,枚举文件,取文件名,取文件目录,解码XV,解码线程
2024-03-28 18:53:08
5KB
版迅雷视频转换器
枚举文件
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易语言全屏截图源码例子
搜图
2024-03-28 16:55:05
8KB
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巴特沃斯滤波器,切比雪夫滤波器,椭圆滤波器,贝塞尔滤波器,四大滤波器算法介绍 FIR滤波器与IIR滤波器的区分,特点与区别描述
详细列举了巴特沃斯滤波器,切比雪夫滤波器,椭圆滤波器,贝塞尔滤波器,四大滤波器算法介绍以及各自的特点和区别,还附带讲解了FIR滤波器与IIR滤波器的区分,特点与区别描述。后面还深入的讲解了切比雪夫滤波器的实现方法,原理以及代码实例。一个学习经典数字滤波器的好资料,分析给大家,共同进步。 详细列举了巴特沃斯滤波器,切比雪夫滤波器,椭圆滤波器,贝塞尔滤波器,四大滤波器算法介绍以及各自的特点和区别,还附带讲解了FIR滤波器与IIR滤波器的区分,特点与区别描述。后面还深入的讲解了切比雪夫滤波器的实现方法,原理以及代码实例。一个学习经典数字滤波器的好资料,分析给大家,共同进步。 详细列举了巴特沃斯滤波器,切比雪夫滤波器,椭圆滤波器,贝塞尔滤波器,四大滤波器算法介绍以及各自的特点和区别,还附带讲解了FIR滤波器与IIR滤波器的区分,特点与区别描述。后面还深入的讲解了切比雪夫滤波器的实现方法,原理以及代码实例。一个学习经典数字滤波器的好资料,分析给大家,共同进步。 重要的事说3遍。
2024-03-28 16:40:30
567KB
切比雪夫
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矿山透地通信OFDM符号定时同步算法
针对现有OFDM符号定时同步算法存在训练序列构造复杂、定时精度较低的问题,提出了一种基于线性调频序列的定时同步算法。该算法利用线性调频序列及其负共轭构成序列帧结构,实现了OFDM符号定时同步。Matlab仿真结果表明,该同步算法的训练序列相关峰更加尖锐,可以更精确地确定OFDM符号的起始位置。最后,利用DSP芯片设计实现了一个简单的OFDM基带通信系统,通过收发数据的一致性验证了该同步算法的正确性。
2024-03-28 15:38:19
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透地通信
OFDM
符号同步
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上古世纪lua脚本加密解密工具-易语言
这个工具是用来解包TX的上古世纪脚本的,调用了luac来进行脚本解密加密,需要安装java。源码里我会附上游戏中的一个我已经修改过的lua脚本,是好友列表的lua脚本,加密后打入游戏即可cha询好友在地图上的位置。 未解密前的脚本: 解密后的脚本:
2024-03-28 14:14:09
171KB
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易语言监控通达信期货通指标
易语言编译通过,内含使用说明,学习通达信DLL编程很有帮助
2024-03-28 13:43:58
1.01MB
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易语言清除托盘图标
易语言清除托盘图标源码,清除托盘图标,FindWindow,FindWindowEx,Shell_NotifyIcon,GetWindowThreadProcessId,OpenProcess,VirtualAllocEx,SendMessageA,CloseHandle,VirtualFree,VirtualFreeEx,ReadProcessMemory_BButton,ReadProcessMemory_Bin,ReadProcessM
2024-03-28 09:27:35
8KB
易语言清除托盘图标源码
清除托盘图标
FindWindow
FindWindowEx
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yolo最新论文:一种基于注意力机制的YOLO缺陷检测算法-于龙振
针对零部件制造质量控制方面的缺陷检测,考虑到工业摄像头角度和零部件表面缺陷特征相对固定的特点,提出一种基于注意力机制的YOLO缺陷检测算法。围绕提升算法注意力,首先采用CZS算法,把图像上的缺陷区域剪切、缩放和拼接成新图像,使注意力集中于缺陷相关区域;然后采用裁减主干网络算法,裁减掉原版YOLOv3主干网络中无用的检测尺度层;最后使用数据增强算法增加训练样本量。实验案例结果表明:该算法检测精度99.2%,单帧图像检测时间0.01 s,性能均优于原版YOLOv3;该算法在固定摄像头场景下具有一定先进性,3项提升注意力的策略使算法训练精度收敛的更快、检测速度更快、检测性能更稳定。
2024-03-27 17:29:16
1.73MB
毕业设计
注意力机制
yolo
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