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nhybdtmf
- 相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），针对EMD方法的不足,重要参数的提取，独立成分分析算法降低原始数据噪声，一种流形学习算法（很好用），应用小区域方差对比，程序简单，使用大量的有限元法求解偏微分方程，微分方程组数值解方法。- Phased array antenna pattern (Chebyshev weights), For lack of EMD, Extract important parameters, Independent component analysis algorithm
vyusijeu
- 包括广义互相关函数GCC时延估计，旋转机械二维全息谱计算，一种流形学习算法（很好用），具有丰富的参数选项,通过matlab代码，基于chebyshev的水声信号分析，微分方程组数值解方法。- Including the generalized cross-correlation function GCC time delay estimation, Rotating machinery 2-d holographic spectrum calculation, A fluid manifold
rhqbyeki
- 一种流形学习算法（很好用），快速扩展随机生成树算法，GSM中GMSK调制信号的产生，微分方程组数值解方法，解耦，恢复原信号，真的是一个好程序。- A fluid manifold learning algorithm (good use), Rapid expansion of random spanning tree algorithm, GSM is GMSK modulation signal generation, Numerical solution of differential e
ghbgmjvc
- 用于时频分析算法，使用混沌与分形分析的例程，微分方程组数值解方法，一种流形学习算法（很好用），各种kalman滤波器的设计，ICA（主分量分析）算法和程序，脉冲响应的相关分析算法并检验，DC-DC部分采用定功率单环控制。- For time-frequency analysis algorithm, Use Chaos and fractal analysis routines, Numerical solution of differential equations method, A flu
feineng
- 自己编的5种调制信号，一种流形学习算法（很好用），微分方程组数值解方法。- Own five modulation signal, A fluid manifold learning algorithm (good use), Numerical solution of differential equations method.
pieming_v33
- 计算互信息非常有用的一组程序,该函数用来计算任意函数的一阶偏导数(数值方法),一种流形学习算法（很好用）。- Mutual information is useful to calculate a set of procedures, This function is used to calculate the arbitrary function of the first order partial derivative (numerical methods), A fluid manifol
lengjei
- 一种流形学习算法（很好用），微分方程组数值解方法，各种kalman滤波器的设计。- A fluid manifold learning algorithm (good use), Numerical solution of differential equations method, Various kalman filter design.
gaikan
- 一种流形学习算法（很好用），微分方程组数值解方法，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块。- A fluid manifold learning algorithm (good use), Numerical solution of differential equations method, PV modules contain, MPPT module, BOOST module, inverter module.
mc
- 此代码实现加速后的数值流形方法前处理功能，比源程序前处理数据生成速度提高90%以上(This code implements the preprocessing function of the numerical manifold method after acceleration, and generates more than 90% faster than the source pre process data)