NL-SHADE-RSP算法是一种在信号处理领域中用于非线性系统辨识的方法。它结合了非线性系统辨识（Nonlinear System Identification, NLSI）与自适应信号处理的技术，通常用于分析和建模复杂系统的动态行为。在这个压缩包中，提供的代码是用C语言编写的，这意味着它可能更适合于对效率有较高要求的实时或嵌入式系统，而不是MATLAB等高级编程环境。
NL-SHADE（Nonlinear Stochastic Approximation with Dynamic Extension）是一种基于递归最小二乘算法的自适应方法，它能够处理非线性模型的参数估计问题。RSP（Residue Square Prediction）则是NL-SHADE的一个变种，强调通过残差平方预测来改进估计过程，提高模型的准确性。这种算法通常包括以下几个关键步骤：
1. **数据预处理**：输入数据需要进行适当的预处理，例如去除噪声、标准化或者滤波，以便于后续的非线性模型建模。
2. **模型构建**：NL-SHADE-RSP算法通常使用多层神经网络结构来逼近非线性系统，每一层神经元可以看作是一个简单的非线性函数。通过调整神经元的权重和偏置，逐步优化模型参数。
3. **残差计算**：在每个迭代步骤中，算法计算模型预测值与实际观测值之间的残差。这个残差反映了模型预测的误差，是改进模型的关键依据。
4. **参数更新**：根据残差信息，通过递归最小二乘算法更新模型参数，以减少残差平方和，从而提升模型的预测能力。
5. **终止条件**：算法的迭代过程会持续到满足特定的停止条件，比如残差平方和达到阈值，或者迭代次数达到预设上限。
由于这个压缩包中只提供了C语言实现，用户可能需要具备一定的C编程基础来理解和使用这些代码。C语言代码通常更直接、高效，但调试和维护可能比MATLAB等高级语言更为复杂。如果需要在MATLAB环境中使用NL-SHADE-RSP算法，可能需要将C代码封装为MATLAB的外部函数，或者寻找已有的MATLAB实现。
在实际应用中，NL-SHADE-RSP算法常用于各种工程问题，如机械系统的振动分析、生物医学信号处理、电力系统建模以及控制系统的设计等。使用这种算法时，需要注意选择合适的模型结构、初始化参数、学习速率以及调整策略，以确保算法的稳定性和性能。同时，对于大型或高维度的数据集，可能需要考虑并行化或分布式计算的优化策略。
2025-09-12 01:25:00
12.76MB
1
本文实例为大家分享了Unity shader实现自由放大缩小效果的具体代码，供大家参考，具体内容如下
代码：
以下实现的shader代码：
Shader Hidden/Wave
{
Properties
{
_MainTex (Texture, 2D) = white {}
_WaveWidth(Wave Width,float) = 0.5
_CenterX(CenterX,float)=0.5
_CenterY(CenterY,float)=0.5
}
SubShader
{
// No culling or depth
Cull Off
2023-02-28 23:04:28
173KB
1
分数最少是1，无法选择0，下载了看吧。maven打包，指定入口类的jar包，具体的pom配置为：
org.apache.maven.plugins
maven-shade-plugin
3.1.0
package
shade
META-INF/spring.handlers
org.global.fairy.service.impl.Assembly
2022-05-08 09:04:25
111KB
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此源代码实现了2018年IEEE进化计算大会（ 举办的大规模全球优化竞赛的获胜者
该实现是使用numpy在Python 3中完成的。
此源代码可根据通用公共许可证（GPLv3）免费获得。 但是，如果在研究论文中使用它，则应参考原始工作：
“ Molina，D.，LaTorre，A。Herrera，F。SHADE通过迭代局部搜索进行大规模全局优化。2018年度会议，IEEE进化计算大会，里约热内卢，巴西，2018年7月8日至13日， pp 1252-1259“
它在WCCI 2018中特别是在IEEE进化计算大会上进行了介绍。 。
安装
建议使用
source install.sh
该命令将在venv目录中创建具有所有必需依赖项的虚拟环境（virtualenv）。
跑
准备使用大规模全球优化CEC'2013基准进行实验的源代码。
参数：
python shadeils -f -
2022-03-18 10:56:38
4.59MB
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官方离线安装包，测试可用。使用rpm -ivh [rpm完整包名] 进行安装
2022-01-01 09:02:56
512KB
官方离线安装包，测试可用。使用rpm -ivh [rpm完整包名] 进行安装
2022-01-01 09:02:56
557KB