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复杂网络BA无标度网络的C++代码，可求其邻接矩阵和聚类系数。-Complex network of BA scale-free network of C++ code, rectifiable its adjacency matrix and the clustering coefficient.
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通过邻接矩阵，计算网络的聚类系数。聚类系数是复杂网络中一个重要参量。
-Through the adjacency matrix, computing networks, clustering coefficient. Clustering coefficient is a complex network, an important parameter.
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模糊聚类方法，用相关系数法构造模糊相似关系矩阵r，构造了模糊等价评判矩阵，为了方便下载者使用，把代码进行了优化，可直接把矩阵带进去使用。-Fuzzy clustering method, using the correlation coefficient method to construct the fuzzy similarity relation matrix r, construct a fuzzy equivalence evaluation matrix, in order to f
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复杂网络ER随机网络的C++代码，可求其邻接矩阵和聚类系数-ER random networks of complex networks C++ code, rectifiable its adjacency matrix and clustering coefficient
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生物中关于复杂网络拓扑性分析中的聚类系数，使用MATLAB对矩阵进行计算-Creatures of complex network topology analysis, the clustering coefficient, using MATLAB to matrix to calculate
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处理相关系数矩阵，计算聚类系数，最短路径，生成网络图等-Computing the correlation coefficient matrix, processing clustering coefficient, the shortest path, generate network diagram, etc
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LDPC码的完整的编译码，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,基于欧几里得距离的聚类分析，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，包括广义互相关函数GCC时延估计，使用混沌与分形分析的例程，考虑雨衰 阴影 和多径影响。- Complete codec LDPC code, Can be widely used in data analysis and forecast data, Clustering analysis based on Euclidean distance, The final wei
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主同步信号PSS在时域上的相关仿真，使用拉亚普诺夫指数的公式，pwm整流器的建模仿真，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，添加噪声处理。- PSS primary synchronization signal in the time domain simulation related, Raya Punuo Fu index using the formula, Modeling and simulation pwm rectifier The fin
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合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，基于欧几里得距离的聚类分析，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，music高阶谱分析算法，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，包括数据分析、绘图等等,通过matlab代码。- Synthetic Aperture Radar (SAR) imaging simulation target, Clustering analysis based on Euclidean distance, PV modules contain, MPPT mod
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多目标跟踪的粒子滤波器，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，可实现对二维数据的聚类，有信道编码，调制，信道估计等，到达过程是的泊松过程，进行波形数据分析。- Multi-target tracking particle filter, Bottom-pass and band-pass FIR and IIR filter bottom pass and band-pass filter, The final weight matrix is ??
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用于时频分析算法，可实现对二维数据的聚类，脉冲响应的相关分析算法并检验，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，基于分段非线性权重值的Pso算法，插值与拟合，解方程，数据分析。- For time-frequency analysis algorithm, Can realize the two-dimensional data clustering, Related impulse response analysis algorithm and inspection, The final weight
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旋转机械二维全息谱计算，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，有小波分析的盲信号处理，详细画出了时域和频域的相关图，主同步信号PSS在时域上的相关仿真，插值与拟合，解方程，数据分析，ICA（主分量分析）算法和程序，基于欧几里得距离的聚类分析。- Rotating machinery 2-d holographic spectrum calculation, The final weight matrix is ??the filter coefficient, There Wavelet Analys
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预报误差法参数辨识-松弛的思想，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，独立成分分析算法降低原始数据噪声，MIMO OFDM matlab仿真,感应双馈发电机系统的仿真，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，基于欧几里得距离的聚类分析，包括随机梯度算法，相对梯度算法。- Prediction Error Method for Parameter Identification- the idea of relaxation, Dual-line interpolation FFT harmonic
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最终的权值矩阵就是滤波器的系数，模式识别中的bayes判别分析算法，基于欧几里得距离的聚类分析。- The final weight matrix is ??the filter coefficient, Pattern Recognition bayes discriminant analysis algorithm, Clustering analysis based on Euclidean distance.
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最终的权值矩阵就是滤波器的系数，基于欧几里得距离的聚类分析，Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码。- The final weight matrix is ??the filter coefficient, Clustering analysis based on Euclidean distance, Gabor wavelet transform and PCA face recognition code.
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基于欧几里得距离的聚类分析，调试通过可以使用，最终的权值矩阵就是滤波器的系数。- Clustering analysis based on Euclidean distance, Debugging can be used, The final weight matrix is ??the filter coefficient.
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用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算。- Using MATLAB dynamic clustering or iterative self-organizing data analysis, The final weight matrix is ??the filter coefficient, The IMC- PID is using the internal model control pr
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在介绍无尺度网络概念和原理的基础上, 运用一种建模方法, 构建了无尺度网络模型。该模型通过对无尺度网络的度、平均路径长度、聚集系数等参数的矩阵变换, 实现了无尺度网络的仿真程, 给出了仿真流程图, 并用 Matlab软件获得仿真结果, 为有关的无尺度网络特性的研究和相关的具体无尺度网络问题的探讨提供一定借鉴-Introducing the concepts and principles of scale-free networks, based on the use of a modeling
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最终的权值矩阵就是滤波器的系数，代码里有很完整的注释和解释，可实现对二维数据的聚类。- The final weight matrix is ??the filter coefficient, Code, there are very complete notes and explanations Can realize the two-dimensional data clustering.
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复杂网络相关参数的代码，度与度分布，平均路径长度，聚类系数，中心性，邻接矩阵与邻接表转换等(Code, degree and degree distribution, average path length, clustering coefficient, centrality, transformation between adjacency matrix and adjacency table of complex network related parameters, etc.)
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