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lyap_small_data_sets
- 小数据量法 求指数. 计算数组最大值.求最短距离及向量-small data Method index. Calculation array maximum. For the shortest distance vector
yinghangjiaWenDan
- 设Request[i] 是进程Pi的请求向量，如果Request[i，j]=K,表示进程Pi需要K个Rj类型的资源。当Pi发出资源请求后，系统按下述步骤进行检查： 如果Request[i，j]<= Need[i,j]，便转向步骤2；否则认为出错，因为它所需要的资源数已超过它所宣布的最大值。 如果Request[i，j]<= Available[j]，便转向步骤3；否则表示尚无足够资源，Pi须等待。 系统试探着把资源分配给进程Pi，并修改下面数据结构中的数值： Avai
mintwo-C
- * 本算法用最小二乘法依据指定的M个基函数及N个已知数据进行曲线拟和 * 输入: m--已知数据点的个数M * f--M维基函数向量 * n--已知数据点的个数N-1 * x--已知数据点第一坐标的N维列向量 * y--已知数据点第二坐标的N维列向量 * a--无用 * 输出: 函数返回值为曲线拟和的均方误差 * a为用基函数进行曲线拟和的系数, * 即a[0]f[0]+a[1]f[1]+...+a[M]f[M]. -* The alg
for_lagrange_vector
- 在优化等式约束的多项式的向量变量应用中，使用梯度上升算法求解拉格朗日乘子向量的最优值。-Equality Constrained Optimization in the polynomial vector variables applications, increased use of the gradient algorithm Lagrangin Vector optimum value.
lujing
- 公车最短路径算法具体的算法： 实际上乘客不一定要找最短，里面还涉及到换乘次数最少，费用最少等问题 因此，边向量的权值要分多种情况考虑，所以如果真的要开发实用的系统 应该给出多种最佳选择。
image_compress
- 本程序利用奇异值分解对3通道彩色图像进行压缩分解，具体步骤如下： 压缩过程： 1. 选取子图像大小K值，把图像分解成M×M个子图像，IMG(s),s=1,2,…, M2，其中M=N/K，原始图像IMG大小为N×N。 2. 计算这M2个子图像的平均值average，对每幅子图像减去均值图像得到新图像。 3. 计算相关矩阵R，其元素定义为 。 4. 计算R的特征值与特征向量，计算每幅子图像与最大特征向量的内积，便得到编码，即压缩后的图像。
matlabimagesegment
- matlab实现商标文字分割~第一部分计算列梯度差，计算每个像素的列方向一定范围内（n）最大值和最小值的差距,统计该差值超过某一设定域值T的像素的个数，并将该统计个数存在 GY 向量。，第二部分计算行梯度差，计算每个像素的行方向一定范围内（n）最大值和最小值的差距，统计该差值超过某一设定域值T的像素的个数，并存在 GX 向量
diedai
- 高斯－塞德尔迭代法算法： 设方程组AX=b 的系数矩阵的对角线元素 ，M为迭代次数容许的最大值， 为容许误差。 ① 取初始向量 ，令k=0 ② 对 计算 ③ 如果 ，则输出 ，结束；否则执行④， ④ 如果 ，则不收敛，终止程序；否则 ，转②。
matrix
- 矩阵运算模块：寻找二维数组中的最大值；寻找二维数组中的最小值；寻找一维数组中的最小值；求取两个向量之间的欧式距离
PS0-SVR
- ：针对发酵过程中生物参数难以实时在线测量的问题，建立了用于生物参数状态预估的 支持向量机软测量模型。考虑到该支持向量回归(SVR)模型的复杂性和冷化特征取决于其三 个参数 ，c， 能否取到最优值，采用粒子群优化(PSO)算法实现对参数 ，c， 的同时寻优。在 此基础上，以饲料用 ．甘露聚糖酶为对象，建立了基于PSO—SVR的发酵过程产物浓度状态预估 模型。发酵罐控制结果表明：该模型具有很好的学习精度和泛化能力，可实现对 ．甘露聚糖酶 产物浓度的实时在线预估。-In
algorithm
- 阈值法是图像分割的一种重要方法, 在图像处理与识别中广为应用. 提出了一种基于灰度2梯度共生矩阵 模型和最大熵原理的自动阈值化方法. 该方法不仅利用了图像的灰度信息, 而且也利用了梯度信息, 通过计算基 于灰度2梯度共生矩阵的二维熵, 并使边缘区域的熵最大来选择阈值向量. 仿真结果显示, 该算法比其他二维熵方 法效果更佳.-Th resho lding is an impo rtant fo rm of image segmentat ion and is used in image
Matlab_gps_pingcha
- matlab编程完成一GPS网的平差计算。起算数据见文件“起算数据.TXT”；GPS网略图见“网图.jpg”；基线向量观测值和方差见“基线.bas”。根据已知起算数据和观测值建立数学模型并进行最小二乘平差计算和精度评定。代码和计算结果在实习报告中也已详细列出。-matlab program to complete a GPS network adjustment calculation. Initial data the document entitled " Initial Data.
shuzhifenxi
- 主要涉及以下知识点：分片二次插值、非线性方程组的解法、线性方程组的解法、曲面拟合、最小二乘拟合、矩阵的求逆、计算向量的无穷范数等。-Knowledge involves the following points: piecewise quadratic interpolation, solution of nonlinear equations, solution of linear equations, surface fitting, least squares fitting, matri
Knapsack
- 算法设计与分析中背包问题。 首先将最优解矩阵的第一行和第一列均赋值为0；然后从上至下、从左至右依次计算m[i][j]的值，如果第i个物品 的重量大于j的值，即第i个物品不放入背包中，则将m[i][j]赋值为m[i-1][j]，否则取第i个物品放入背包和不放入背 包所得价值的最大值；最后从后往前计算最优解向量的值，如果m[i][j]=m[i-1][j]，则将x[i]赋值为0，否则将x[i] 赋值为1，并将j减去第i个物品的重量。-The knapsack problem al
CHANNEL
- 假设信号产生和传输信道模型为： 而抽头维纳滤波器为： 假设 的方差为0.27， 的方差为0.1，均值都为零。并且： ， 并假设权向量初始值为 ，分别使用步长0.015、0.025和0.05进行 LMS算法仿真。 分析：d(n)是子系统H1受到v1(n)激励产生的信号，而H2与加性噪声构成了加性噪声传输信道。将u(n)作为维纳滤波器的输入，且滤波器的期望响应为d(n)。问题就是如何求出滤波器的权系数使得估计误差e(n)在MMSE意义下最小。 -Estim
LSSVM
- 用最小二乘支持向量机实现负荷预测功能，计算各个误差指标的值，并输出负荷预测对比曲线，误差曲线等(The load forecasting function is realized by least square support vector machines (LSSVM). The values of each error index are calculated, and the load forecast contrast curve and error curve are also ob
The eigenvector of the eigenvalue
- 求解一个矩阵的最大特征根及最大特征根对应的特征向量，并对其归一化，求出权向量。主要用来解决数学建模层次分析法中需求解的各指标权重值。以及附带了几个动态图形的制作编程(The eigenvector of the largest eigenvalue and the largest eigenvalue of a matrix is solved and normalized, and the weight vector is obtained. It is mainly used to solv
向量求最大
- 计算向量的最大值，求一组向量的最值，在高等代数中应用的(The maximum value of the calculated vector)
MLS
- MLS（移动最小二乘） 1.拟合函数的建立不同。这种方法建立拟合函数不是采用传统的多项式或其他函数，而是通过系数向量和基函数来决定在某个x处的值。 2.引入紧支的概念，认为在x处的值y只受到x附近子域内的节点的影响。这个子域称作是x的影响区域，影响区域外的节点对x处的取值没有影响。影响区域内的每个节点对x处的取值的影响是不一样的。所以需要一个权函数来定义每个节点的影响。(MLS (Moving Least Squares) July 25, 2018 15:42:20 blank_downdo
L1范数代码
- 动态压缩感知（DSC）是压缩感知领域中一个重要的研究分支，它是近几年新兴起的一种信号处理与分析方法，与传统的压缩感知理论不同，DSC研究的对象是稀疏时变信号，并且已在视频信号处理和动态核磁共振成像等方面显示出了强大的应用潜力。本节正是在此基础上，提出了一种用于多普勒频率跟踪估计的DSC方法。首先，通过前一跟踪时刻所得到的先验DOA稀疏信息，获得当前跟踪时刻信号向量中各位置非零元素的分布概率，继而建立起动态DOA的稀疏概率模型。然后，采用加权l_1范数最小化方法重构出当前跟踪时刻的信号向量，从而确