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UPS
- 传统无差拍控制应用于UPS 逆变器,存在对系统参数变化的鲁棒性问题。本文提出了一种 新的控制方案—渐近收敛无差拍控制。该方案与传统无差拍控制的区别是,不是将正弦信号作 为参考电压,而是采用当前的输出电压和正弦信号的加权平均作为下一控制周期的目标量-Traditional deadbeat control applies to UPS inverter, the existence of the system parameters change in the robustness of t
GPA
- 本软件能够用来简单地计算GPA（加权平均成绩绩点）值-Calculale GPA
Nonnlinefemforsoil
- 1.本程序为平面变形问题非线性有限元程序,可用于计算土坝、地基、挡土墙或地下结构的应力和变形。 2.土的非线性应力--应变关系采用邓肯双曲线模式 另一个弹性常数可有两种选择: (a)切线泊松比: (b)切线体积模量: 3.解题方法为中点增量法,考虑到每级加荷的两次计算所得的弹性常数对某些单元可能相差较大,而实际可能处于这两者之间,因此取两者的某种加权平均值作为修正的计算弹性常数,其中初始弹性常数取权为1/4,中点弹性常数取权为3/4,以反映平均结果接近中点弹性常数。
academic_achievement1
- 这是一个用来进行同类数据统计平均值及加权平均值的Matlab程序，可以试试。
Kmeans
- Kmeans 算法是聚类分析中使用最为广泛的算法之一，其每个类别均用该类中所有数据的平均值(或加权平均)来表示，这个平均值即被称作聚类中心。该方法虽然不能用于 类别属性的数据，但对于数值属性的数据，它能很好地体现聚类在几何和统计学上的意义。-Kmeans algorithm is the most widely used cluster analysis algorithm, each category with the average of all data in the class (
chengxu
- 基于小波变换的图像融合代码，低频小波系数加权平均，高频取绝对值较大融合策略 ----小波变换后使用最简单融合规则，效果一般，比空域直接融合稍微好点-Image fusion based on wavelet transform code, weighted average of the low frequency wavelet coefficient, high frequency take absolute value is larger fusion strategy - us
Movielens-User_based-cf
- 利用python实现基于用户的协同过滤推荐，采用pearson相关系数计算相似度，加权平均预测分数-Users use python-based collaborative filtering recommendation, pearson correlation coefficient is calculated using the similarity, the weighted average prediction scores
Ref
- Matlab源程序，用于反射率积分计算，加权平均反射率的计算。-Matlab source for reflectivity of integral calculation, the calculation of the weighted average reflectivity.
DEM-(2)
- 提供DEM格网化（反距离加权平均法）的C++程序源代码.-helava style dem-read a usgs dem (dma level I dted) 3-arc-second in their distribution format, and write it out as a helava style dem.
nsst
- nsst域内基于区域能量和区域方差取最大值的图像融合算法，简单易懂。主程序高频区域能量取大，低频加权平均，读者可自行修改。-nsst maximum value within an image fusion algorithm based on regional energy and regional variance, easy to understand. Main high-frequency energy to take large area, low-weighted average,
Fluent UDF教程+Ansys Fluent 14.0 UDF手册
- 水蒸气与空气按质量分数混合后的物性参数质量加权平均——fluent udf 源文件(The mass average of the physical parameters of the mixture of water vapor and air by mass fraction)
equalize_hist
- 1. 均值滤波：即线性滤波，有: a.邻域平均, b. 加权平均两种。 a. 邻域平均：用一个像素邻域平均值作为滤波结果，此时滤波器模板的所系数都取1，为保证输出图仍在原来的灰度值范围，在算得R后要将其除以系数总个数再进行赋值，对3*3的模板来说，在算得R后要将其除以系数9。 b. 加权平均：对同一尺寸的模板，可对不同位置的系数采用不同的数值，一般认为离对应模板中心像素近的像素应对滤波结果又较大贡献，所以接近模板中心的系数可比较大而模板边界附近的系数应比较小。(1. mean filter
carnum
- 1. 分量法。 2.最大值法。选取彩色图像中的三分量中（RGB）的颜色的最大值作为灰度图的灰度值。即：f(i,j)=max(R(i,j)，G（i,j）,B(i,j))。 3.平均值法。 将彩色图像中的三分量亮度求平均得到一个灰度图f(i,j)=(R(i,j)+G(i,j)+B(i,j))/3。 4.加权平均法。(The 1. component method. 2. maximum value method. The maximum value of the c
DS
- 基于证据体距离函数的选择和证据支持度的修正的一种改进的合成方法。首先引入明氏距离作为证据体距离函数，求出系统中证据的支持度，然后根据支持度标准差对支持度进行修正，最后利用归一化得到的证据可信度对系统的证据加权平均，再利用DS公式进行合成。实验结果表明，该方法提高了证据的有效性和可靠性。(A modified method is proposed based on the choice of distance function of evidences and correction of the
指数模型
- 指数平滑法（Expinential smoothing method）的思想也是对时间序列进行修匀以消除不规则和随机的扰动。该方法是建立在如下基础上的加权平均法：即认为时间序列中的近期数据对未来值的影响比早期数据对未来值得影响更大。于是通过对时间序列的数据进行加权处理，越是近期的数据，其权数越大；反之，权数就越小。这样就将数据修匀了，并反映出时间序列中对预测时点值的影响程度。根据修匀的要求，可以有一次、二次甚至三次指数平滑。(Exponential smoothing model)
movingAverage
- 函数与示例，计算移动平均、加权移动平均、指数加权移动平均(moving average for time series)
nlm
- 非局部均值（NL-means）是近年来提出的一项新型的去噪技术。该方法充分利用了图像中的冗余信息，在去噪的同时能最大程度地保持图像的细节特征。基本思想是：当前像素的估计值由图像中与它具有相似邻域结构的像素加权平均得到。(NL-means is a new denoise method. It utilized image's information, preserving detail while denoise.)