权重系数确定matlab代码

为解决卷积混合频域盲源分离排序不确定问题，研究了分离矩阵行列式变化和频点距离对基于相邻频点幅度相关性排序算法的影响，提出了改进的盲源分离排序算法。改进算法用权重系数来衡量频点对排序的影响，并将分离矩阵作为下一频点分离矩阵的迭代初值，给出了权重系数设定函数。最后对瞬时混合信号、卷积混合信号、实际房间采集信号分别进行盲源分离实验。实验结果表明，与Murata算法相比，改进算法分离信号信噪比提高、分离速度加快、算法鲁棒性强。

为了抑制两电平逆变器输出中产生的共模电压，本算法采用在代价函数中加入相应的权重系数使得共模电压得到抑制

城市竞争力基尼系数和权重系数 城市竞争力基尼系数和权重系数

针对二次NURBS曲线及双二次NURBS曲面的权重系数计算方法进行了研究，提出了一种新的二次NURBS曲线、曲面的权重系数计算方法。该方法改进了现有方法中数据规范化、相关矢量和相关矩阵的计算方法，去掉了在计算过程中对相关矩阵的求逆，并且增加了一项顶点系数。与现有方法相比，该方法能够更快地计算出每一个控制顶点的权重系数。采用几个经典的数值算例对该方法进行了验证，结果表明用该方法计算的权重系数去进行曲线、曲面的拟合，能够得到比现有方法更高的拟合精度。

权重系数确定matlab代码使用Hodgkin-Huxley模型构建并运行示例程序 资料库的结构 该存储库以C++库的形式包含该方法的源代码，该源代码由particle_method.h和particle_method.cpp组成，并包含示例程序，该示例程序建议如何使用该库。 可以通过打开minimal_HH_mat_example.sln解决方案文件来查看该示例。 该代码使用C++编写，并且使用Microsoft Visual studio 2019对示例cmake项目进行了测试，使其可以在Windows计算机上运行。 尽管在其他平台上构建该程序的原理应相似，但该说明将基于此环境。 使用cmake-gui在Windows上生成项目 根据特定的头文件和加载的源文件列出了所需的库列表。 cmake用于自动查找所有必需的库并根据环境生成项目文件。 配置cmake项目时，请确保已选择x64 ： particle_method.h和particle_method.cpp 有两个用于生成这些文件的选项。 如果启用了宏MATLAB_VISUALIZE ，则需要matlab ，并且libeng.li

权重系数确定matlab代码CNN锥检测 如果您使用此软件的任何组件，请引用本文：D. Cunefare，L。Fang，RF Coo​​per，A。Dubra，J。Carroll，S。Farsiu，“用于在自适应光学检眼镜中自动检测视锥光感受器的开源软件使用卷积神经网络”，科学报告，2017年7月66日。根据GPL v2许可发布。 笔记： •该代码已在MatLab 2016b中进行了测试，并使用了MatConvNet团队开发的MatConvNet-1.0-Beta23（请参阅参考资料）。 •由于文件大小的限制，修补程序数据库被分为几部分。 如果您希望使用与本文中相同的培训补丁，请运行“ Code \ Reassemble_IMDBs.m”。 之后，您可以删除文件夹“ IMDB组件”。 •坐标按列保存为（x，y）像素位置（在Matlab的默认坐标系中）。 •AFLD线保存在每个.mat文件的“ CombinedPos”变量中。 •CNN方法的结果保存在“图像和结果... \ Validation CNN Coord”文件夹中。 锥坐标保存为每个.mat文件中的“ CNNPos”变量。 •

多指标综合评价方法及权重系数的选择 多指标综合评价方法及权重系数的选择

改进蝙蝠算法：1.增加权重系数 2.自适应调整频率 3.达到尝试次数后，解质量没有提高，则随机飞行.zip