实现全搜索运动估计算法,实现三步法快速搜索算法
上传时间: 2015-09-17
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若不希望用与估计输入信号矢量有关的相关矩阵来加快LMS算法的收敛速度,那么可用变步长方法来缩短其自适应收敛过程,其中一个主要的方法是归一化LMS算法(NLMS算法),变步长 的更新公式可写成 W(n+1)=w(n)+ e(n)x(n) =w(n)+ (3.1) 式中, = e(n)x(n)表示滤波权矢量迭代更新的调整量。为了达到快速收敛的目的,必须合适的选择变步长 的值,一个可能策略是尽可能多地减少瞬时平方误差,即用瞬时平方误差作为均方误差的MSE简单估计,这也是LMS算法的基本思想。
上传时间: 2016-07-07
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LIBSVM源码。LIBSVM 是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)博士等开发设计的一个操作简单、 易于使用、快速有效的通用SVM 软件包,可以解决分类问题(包括C- SVC、 n - SVC )、回归问题(包括e - SVR、n - SVR )以及分布估计(one-class-SVM ) 等问题,提供了线性、多项式、径向基和S形函数四种常用的核函数供选择,可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概率估计等。
上传时间: 2014-10-27
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LIBSVM 是台湾大学林智仁 (Chih-Jen Lin) 博士等开发设计的一个操作简单、易于使用、快速有效的通用 SVM 软件包,可以解决分类问题(包括 C- SVC 、n - SVC )、回归问题(包括 e - SVR 、 n - SVR )以及分布估计( one-class-SVM )等问题,提供了线性、多项式、径向基和 S 形函数四种常用的核函数供选择,可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概率估计等。
上传时间: 2017-03-01
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LIBSVM 是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)博士等开发设计的一个操作简单、易于使用、快速有效的通用SVM 软件包,可以解决分类问题(包括C- SVC、n - SVC )、回归问题(包括e - SVR、n - SVR )以及分布估计(one-class-SVM )等问题,提供了线性、多项式、径向基和S形函数四种常用的核函数供选择,可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概率估计等。 2.89版本是09年刚更新的一个版本。
上传时间: 2014-01-18
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