1、本试验中未知系统采用25阶的FIR滤波器模拟。其通带边缘频率10kHz，阻带边缘频率22kHz，阻带衰减75dB，采样频率50 kHz。 2、自适应滤波器采用基本LMS算法，滤波器阶数为32，更新步长u为1/(4+xn*xn)。LMS自适应算法参见《现代信号处理》第192页。 已经在DSP2812上实现
上传时间： 2015-11-24
上传用户：aa17807091
（1）利用多项式拟合的两个模块程序求解下题： 给出 x、y的观测值列表如下： x 0 1 2 3 4 5 y 2.08 7.68 13.8 27.1 40.8 61.2 试利用二次多项式y=a0+a1x+a2x2进行曲线拟合。 （1）多项式拟合方法：假设我们收集到两个相关变量x、y的n对观测值列表： x x0 x1 x2 x3 x4 x5 y y0 y1 y2 y3 y4 y5 我们希望用m+1个基函数w0(x),w1(x),…,wm(x)的一个线形组合 y=a0w0(x)+a1w1(x)+…+amwm(x) 来近似的表达x、y间的函数关系，我们把几对测量值分别代入上式中，就可以得到一个线形方程组： a0w0(x0)+a1w1(x0)+…+amwm(x0)=y0 a0w0(x1)+a1w1(x1)+…+amwm(x1)=y1 … … a0w0(xn)+a1w1(xn)+…+amwm(xn)=yn 只需要求出该线形方程组的最小二乘解，就能得到所构造的的多项式的系数，从而解决问题。
上传时间： 2016-02-07
上传用户：爺的气质
奥运指示牌的放置问题：海淀区某广告公司负责为到京观看奥运比赛的群众设置指示 牌，他们的具体任务是从北京西客站到北科大奥运场馆，沿途设置多个指示牌。假设北 京西客站到北科大奥运场馆沿途有D 公里。指示牌放置的可能地点用数字x1，x2，…， xn 给出，因此每个xi 处在区间[0，D]中。当然，指示牌上除了位置信息之外，还有广告 信息，假设放一块指示牌在地点xi，广告公司会得到ri>0 的收益。 不过，指示牌不能任意放置，按照奥组委和北京市政管理部门的规定，两块指示牌之间 的相对距离必须大于5 公里。假设你作为该广告公司的CTO，请设计一个算法来寻找 一组地点来放置指示牌，使得公司的广告总收益在上述约束条件下达到最大。
标签： 海
上传时间： 2013-12-20
上传用户：chenlong
Generate Possion Dis. step1:Generate a random number between [0,1] step2:Let u=F(x)=1-[(1/e)x] step3:Slove x=1/F(u) step4:Repeat Step1~Step3 by using different u,you can get x1,x2,x3,...,xn step5:If the first packet was generated at time [0], than the second packet will be generated at time [0+x1],The third packet will be generated at time [0+x1+x2], and so on …. Random-number generation 1.static method random from class Math -Returns doubles in the range 0.0 <= x < 1.0 2.class Random from package java.util -Can produce pseudorandom boolean, byte, float, double, int, long and Gaussian values -Is seeded with the current time of day to generate different sequences of numbers each time the program executes
标签： Generate Possion between random
上传时间： 2017-05-25
上传用户：bibirnovis
最小二乘法一般是用来拟合直线和一些线性数据的，就是用一条直线来尽可能的表达若干的点的趋势，当然直线穿过所有的点是最好的，但往往有误差存在，所以拟合出的直线要求误差最小.设这些点为(x1,y1),(x2,y2)....(xn,yn).拟合直线为y=kx+b.
上传时间： 2014-08-13
上传用户：xuanjie
These codes require an ASCII input file interp.dat of the following form: N: Number of Polynomial Interpolation Points (Small) First Sample (x1,y1) Second Sample (x2,y2) ... Nth Sample (xn,yN) N1: Number of Error Evaluation Points (Large) First Sample (x1,y1) Second Sample (x2,y2) ... N1th Sample (xn1,yN1)
标签： Polynomia following require Number
上传时间： 2017-09-21
上传用户：许小华
向量(x1，x2，…，xn)是一个长度为n的线性表 英文小写字母表(a，b，c，…，z)是一个长度为26的线性表
标签： 线性
上传时间： 2016-06-09
上传用户：梦-123
#include "iostream" using namespace std; class Matrix { private: double** A; //矩阵A double *b; //向量b public: int size; Matrix(int ); ~Matrix(); friend double* Dooli(Matrix& ); void Input(); void Disp(); }; Matrix::Matrix(int x) { size=x; //为向量b分配空间并初始化为0 b=new double [x]; for(int j=0;j<x;j++) b[j]=0; //为向量A分配空间并初始化为0 A=new double* [x]; for(int i=0;i<x;i++) A[i]=new double [x]; for(int m=0;m<x;m++) for(int n=0;n<x;n++) A[m][n]=0; } Matrix::~Matrix() { cout<<"正在析构中~~~~"<<endl; delete b; for(int i=0;i<size;i++) delete A[i]; delete A; } void Matrix::Disp() { for(int i=0;i<size;i++) { for(int j=0;j<size;j++) cout<<A[i][j]<<" "; cout<<endl; } } void Matrix::Input() { cout<<"请输入A:"<<endl; for(int i=0;i<size;i++) for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<i+1<<"行"<<"第"<<j+1<<"列:"<<endl; cin>>A[i][j]; } cout<<"请输入b:"<<endl; for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<j+1<<"个:"<<endl; cin>>b[j]; } } double* Dooli(Matrix& A) { double *xn=new double [A.size]; Matrix L(A.size),U(A.size); //分别求得U，L的第一行与第一列 for(int i=0;i<A.size;i++) U.A[0][i]=A.A[0][i]; for(int j=1;j<A.size;j++) L.A[j][0]=A.A[j][0]/U.A[0][0]; //分别求得U，L的第r行，第r列 double temp1=0,temp2=0; for(int r=1;r<A.size;r++){ //U for(int i=r;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp1=temp1+L.A[r][k]*U.A[k][i]; U.A[r][i]=A.A[r][i]-temp1; } //L for(int i=r+1;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp2=temp2+L.A[i][k]*U.A[k][r]; L.A[i][r]=(A.A[i][r]-temp2)/U.A[r][r]; } } cout<<"计算U得:"<<endl; U.Disp(); cout<<"计算L的:"<<endl; L.Disp(); double *Y=new double [A.size]; Y[0]=A.b[0]; for(int i=1;i<A.size;i++ ){ double temp3=0; for(int k=0;k<i-1;k++) temp3=temp3+L.A[i][k]*Y[k]; Y[i]=A.b[i]-temp3; } xn[A.size-1]=Y[A.size-1]/U.A[A.size-1][A.size-1]; for(int i=A.size-1;i>=0;i--){ double temp4=0; for(int k=i+1;k<A.size;k++) temp4=temp4+U.A[i][k]*xn[k]; xn[i]=(Y[i]-temp4)/U.A[i][i]; } return xn; } int main() { Matrix B(4); B.Input(); double *X; X=Dooli(B); cout<<"~~~~解得:"<<endl; for(int i=0;i<B.size;i++) cout<<"X["<<i<<"]:"<<X[i]<<" "; cout<<endl<<"呵呵呵呵呵"; return 0; }
标签： 道理特分解法
上传时间： 2018-05-20
上传用户：Aa123456789
