搜索资源列表
StandardDeviation
- 标准差，通常计算了信号的分析，整体的一部分。但是，有时我们想知道这个数量在不断变化的数据流。 MEANSTDF计算预期的平均值，及其标准差。统计问题常用比较量。-Standard deviation, is usually calculated signal analysis, part of the whole. However, sometimes we want to know the number of ever-changing data streams. MEANSTDF calcu
proj04_02
- 中心化后的傅里叶谱，傅里叶频谱和平均值,计算图像的平均值-Fourier spectrum and average value
kmeansimagesegmentation
- k-means算法实现图像分割 根据输入的类别数量来计算类别平均值-k-means algorithm for image segmentation This program gets an image and the desired number of partitions and finds the means of the different classes and provides a classified image.
dtma
- 计算移动平均值，输入变量为任意长度数据和移动平均窗口期间，输出为移动平均值-Moving average calculation, the input variables for any length of data and moving average window period, the output for the moving average
EfficiencyofNetworks
- 计算网络效率，输入参数，网络的邻接矩阵，输出任意节点对间的效率，及网络效率。 设计思路：floyd算法求最短路径，求倒数，求平均值-Computing network efficiency, input parameters, the network' s adjacency matrix, any node between the output efficiency, and network efficiency. Design ideas: floyd shortest path
test
- 某公司收到若干报价，然后报价由低到高进行排序。设最低报价为F,最高报价为G。n=0.2*(G-F) 设A，B，C，D，E五个等距区间并取： A=[F,F+n） B=[F+n,F+2n) C=[F+2n,F+3n) D=[F+3n,F+4n) E=[F+4n,G) 所有的报价都按各自的大小，分别列入上面五个区间。各自区间内的最小报价为该区间的代表报价。如果某区间内没有报价 则以小于该区间的且与该区间相邻的区间内的最高报价代表该区间报价，如果该区间与与之相邻的较小区间内都没有报价则该区间
numerical-calculation
- 某公司收到若干报价，然后报价由低到高进行排序。设最低报价为F,最高报价为G。n=0.2*(G-F)设A，B，C，D，E五个等距区间并取：A=[F,F+n） B=[F+n,F+2n) C=[F+2n,F+3n) D=[F+3n,F+4n) E=[F+4n,G)所有的报价都按各自的大小，分别列入上面五个区间。各自区间内的最小报价为该区间的代表报价。如果某区间内没有报价 则以小于该区间的且与该区间相邻的区间内的最高报价代表该区间报价，如果该区间与与之相邻的较小区间内都没有报价则该区间不参加最后计算。取
1
- 编写一个程序，估算所给出n个实数的均值Mean、方差Variance和标准差StdDeviation。 其中： 均值指这些数字的平均值。 计算标准差的公式如下： 这里的σ(x1,…,xn)是x值的标准差，xavg则是这n个值的均值。 方差是标准差的平方。 要求： n个实数采取手工输入； 使用表1、2、3提供的数据进行测试。-Write a program to estimate the real number given by the mean of
math
- 计算随机数的最大值、平均值、最小值- Calculate the random number maximum, average, minimum
calculate
- 对一组随机数进行相加求平均值，并且计算出最大值和最小值，最后输出这些值-A set of random numbers the sum of the average, and calculate the maximum and minimum values , the final output value
yundongxue
- 通过质点的运动方程说明速度和加速度的数值计算方法。通过图片说明：当时间间隔足够小的时候，速度和加速度的瞬时值可用平均值代替。-By the equation of motion of the particle velocity and acceleration of the numerical method. Photo caption: when the time interval is small enough, the available average instead of the in
QtCalculator
- 1.键盘输入算式，回车后计算结果。 2.根据当前输入的函数的一部分，自动找到备选函数。这时可以用上/下键选择需要的函数后，按空格键确定输入。在整个过程中一直可以表示函数的帮助信息。我们可以参考帮助信息，选择合适的函数。 3.支持三角函数，反三角函数，求和，平均值，乘方，开方，对数，当然还有包含嵌套的四则运算。-A keyboard input formula, carriage return after the calculation results. (2) according to
point_corrcoef_mean
- 计算两个区域的相关系数的平均值 速度比直接用regress函数 快很多很多-calculate the mean correlation coefficient of two areas
jisuan
- 计算坐垫压力的最大值，平均值，最大梯度，接触面积，累计负荷，-Calculate the cushion pressure maximum, average, maximum gradient, the contact area, cumulative load, etc.
computerwork_1
- 1） 借助MATLAB画出误差性能曲面和误差性能曲面的等值曲线； 2） 写出最陡下降法， LMS算法的计算公式（ ）； 3） 用MATLAB产生方差为0.05,均值为0白噪音S(n)，并画出其中一次实现的波形图； 4） 根据2）中的公式，并利用3）中产生的S(n)，在1）中的误差性能曲面的等值曲线上叠加画出采用最陡下降法， LMS法时H(n)的在叠代过程中的轨迹曲线。 5）用MATLAB计算并画出LMS法时 随时间n的变化曲线（对 应S(n)的某一次的一次实现）和e(n)波形；某
DV_Hop_modify
- 针对基本无线传感器网络DV-Hop定位算法中，计算平均跳距时产生偏小误差的原因，提出了基于平均跳距修正的DV-Hop算法。改进算法中，引入信标节点个数比例、所有信标节点平均跳距的最大值以及所有信标节点平均跳距的平均值三个因子，并采用它们对平均跳距进行修正。通过Matlab软件对算法进行仿真验证，结果表明，改进后的 DV-Hop 算法有效降低了未知节点的定位误差，是一种可行的无线传感器网络节点定位解决方案。-DV-Hop localization algorithm for wireless se
Weighted-Average-interpolation
- 加权平均法是DEM移动内插法的特例，是一种简化的逐点内插法。它是先以内插点为中心，确定一个取样窗口，然后计算落在窗口内的采样点的特征值的平均值，作为内插点的特征值的估值，-The weighted average method is a special case of the DEM mobile interpolation, a simplified point-by-point interpolation. It is the first interpolation point as the
Simple-moving-average-method
- 简单移动平均法是指对由移动期数的连续移动所形成的各组数据，使用算术平均法计算各组数据的移动平均值，并将其作为下一期预测值。 简单的移动平均的计算公式如下： Ft=(At-1+At-2+At-3+…+At-n)/n 式中，Ft--对下一期的预测值； n--移动平均的时期个数； At-1--前期实际值； At-2,At-3和At-n分别表示前两期、前三期直至前n期的实际值。-Simple moving average method refers to the da
kmeans1
- K-means算法，算法步骤如下： Step1.利用式(2)计算距离矩阵D=()，其中=dist[i, j] ()； Step2.扫描坐标距离矩阵D，寻找距离的最大值和最小值，用式(3)计算limit； Step3.扫描坐标距离矩阵D，寻找矩阵中距离最小的2个数据a，b，将数据a，b加入集合，={a,b}，同时将数据a，b从U中删除，更新距离矩阵D； Step4.利用 (4)式在U中寻找距离集合最近的数据样本t，如果小于limit，则将t加入集合，同时将t从集合U中删除，更新
PCA-renlianshibie
- 采用PCA提取人脸特征,先计算M个图像的平均值脸，再求出各特征值脸。-Using PCA for face feature extraction, first calculate the average face image of M, and then find the face value of each characteristic.