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laolu___step2lms
- 本源码将横向自适应滤波器和格型自适应滤波器的LMS算法综合在一起,对起权系数跟踪性能可以做较好的比较.
Matlab_LMS3
- 自适应线性预测编码问题，利用白噪声序列生成信号序列，进而进行LMS迭代，计算滤波器权系数的轨迹曲线和衰减曲线
LMS
- 最小均方（LMS）自适应算法就是一中已期望响应和滤波输出信号之间误差的均方值最小为准的，依据输入信号在迭代过程中估计梯度矢量，并更新权系数以达到最优的自适应迭代算法。LMS算法是一种梯度最速下降方法，其显著的特点是它的简单性。这算法不需要计算相应的相关函数，也不需要进行矩阵运算。
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- BP算法是为了解决多层前向神经网络的权系数优化而提出来的；所以，BP算法也通常暗示着神经网络的拓扑结构是一种无反馈的多层前向网络-BP algorithm is to solve the multi-layer feedforward neural network weights optimization and put forward Therefore, BP algorithm usually implies that the topology of neural network is
adaptivefir
- 自适应滤波器。自适应滤波器为11个权系数的FIR结构。（1）不同的方差σ2（2）LMS算法画出一次实验的误差平方收敛曲线，训练长度为500，给出滤波器系数；进行20次独立实验，给出平均收敛曲线。不同步长值的比较。（3）RLS算法，LMS和RLS算法的比较 -Adaptive filter. Adaptive filter weights for 11 of the FIR structure. (1) different variance σ2 (2) LMS algorithm for a
modifiedPID
- 改进的单神经元自适应PID控制,权系数的再线修正不完全是根据神经网络学习原理-Improved single neuron adaptive PID control, the right to re-line coefficient amendment is not in full accordance with the principle of neural network learning
filt2
- 这是一个计算具有线性约束的自适应滤波器权系数的程序。是本人做课题编出来的-This is a calculation of the adaptive filter with a linear constraint weights procedures. Is the subject of code out, I do
firPuse
- 维纳滤波器的应用，从加噪信号中提取原始信号，求权系数收敛情况。-Wiener filter applied, to extract the signal with noise from the original signal, to seek power factor of convergence.
psoL
- 利用粒子群算法对直线阵的权系数进行优化，这里只是对相位进行加权，但是程序有很好的宽展功能-Using particle swarm algorithm of linear arrays of the weight coefficient is optimized
Adaptiveconstrainedparticleswarm
- 针对粒子群优化算法应用于约束优化问题时易陷入局部极小值的问题, 提出了一种改进的粒子群优化算 法. 该算法综合了约束优化问题的目标函数值和约束函数的违反度值作为粒子群优化算法的双适应度值, 采用了 双适应值动态判断粒子群优化算法中粒子的优劣. 违反度值的计算引入了自适应加权系数, 相应地提出了调整各 权系数的自适应策略, 并改进了粒子群优化算法的粒子竞争选择策略, 拓展了粒子群优化算法的单适应值的应用 范围.应用约束自适应粒子群优化算法实现了城市水厂的节能优化调度. 结果表明,
cexiang
- 针对五单元圆型天线阵干涉仪测向系统，分别对等基线和不等基线的结构和相位模糊进行了分析；通过对多基线测量数据的加权处理提高测向精度，提出了权系数的选择方法和测向信号处理算法，其中包括相位差估计、角度变换、解模糊和接收通道误差校正等；计算机仿真结果表明两种结构基线的测向精度非常接近，在全方位、超短波频段内的最大测向误差小于0.10。-eee
IDW
- IDW插值法，距离倒数乘方格网化方法是一个加权平均插值法，可以进行确切的或者圆滑的方式插值。方次参数控制着权系数如何随着离开一个格网结点距离的增加而下降。对于一个较大的方次，较近的数据点被给定一个较高的权重份额，对于一个较小的方次，权重比较均匀地分配给各数据点。 计算一个格网结点时给予一个特定数据点的权值与指定方次的从结点到观测点的该结点被赋予距离倒数成比例。当计算一个格网结点时，配给的权重是一个分数，所有权重的总和等于1.0。当一个观测点与一个格网结点重合时，该观测点被给予一个实际为 1.0
heixiang-gexingLMS
- 本源码将横向自适应滤波器和格型自适应滤波器的LMS算法综合在一起,对起权系数跟踪性能可以做较好的比较-The source transverse adaptive filter and adaptive lattice filter LMS algorithm combined starting weight coefficient tracking performance can do a better comparison
LMS算法的matlab程序
- LMS算法是一种基于最小均方误差准则,通过调节权系数使得滤波器的输出信号y(n)与期望响应信号d(n)之间的均方误差的最小的算法。
sample5
- 在实际应用中，要根据具体的使用领域和使用需求，选取适当规模和领域的训练数据对BP 神经网络进行训练，从而不断的调整各个隐含层神经元的权系数和阈值范围，从而能够使最后获取的实际输出在所期望的误差范围之内。 -In practical applications, according to the specific field of use and usage requirements, select the appropriate scale and scope of training data
GaussPoint2
- 用于计算高斯积分点及权系数，可用于二维等参元悬臂梁的静力计算-Gausspoint calculation
mygauss
- 高斯积分计算程序，用于计算高斯积分点和权系数。-Gauss numerical integral programme
Perceptron
- 本实验的目的是学习和掌握两种感知器算法：批处理感知器算法和批处理裕量松弛 算法。感知器算法是通过学习两类已标记的样本，建立一个线性分类器。学习的过程就是求解感知器权系数的过程，人们通过建立一个准则函数J(a),将求解感知器权系数的问题简化为一个标量函数J(a)的极小化问题，即当a为解向量时，J(a)最小。而极小化问题常用梯度下降法来解决。本实验给出了基于梯度下降法的两种感知器算法，介绍了原理并编程实现，最后对两种算法的特点加以比较分析。-The purpose of this study i
BP
- 基于BP神经网络的PID控制器结构,控制器由两部分组成：一是常规PID控制器，用以直接对对象进行闭环控制，且3个参数在线整定；二是神经网络NN，根据系统的运行状态，学习调整权系数，从而调整PID参数，达到某种性能指标的最优化。-基于BP神经网络的PID控制器结构,控制器由两部分组成：一是常规PID控制器，用以直接对PID controller structure BP neural network, the controller consists of two parts: First, a c
NLMS
- nlms算法是对简单lms算法的改进，对它的迭代过程进行了一个改进，权系数更新做了修正~-Lms algorithm is a simple lms algorithm improvements on its iterative process for an improvement, the weight coefficient update done ~