模型阶次辨识
当前话题为您枚举了最新的 模型阶次辨识。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
MATLAB程序阶次辨识技术分享
这份文件是关于MATLAB程序阶次辨识技术的分享，涵盖了最小二乘法和阶次辨识的详细内容。这份资料基于老师的作业进行了大幅修改，呈现出全新的视角和方法。希望能为相关领域的研究人员提供有价值的参考。
Matlab
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2024-08-09
递推最小二乘法及模型阶次辨识的实验报告与Matlab代码下载
这份压缩文件包含了我的实验报告和Matlab源代码，涵盖了M序列生成白噪声、递推最小二乘法和使用F-Test进行模型阶次辨识的内容，非常适合学生使用。
Matlab
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2024-09-27
基于最小二乘法的模型阶次选择：递归算法模拟
线性估计器在信号处理中应用广泛，而最小二乘估计器则是通过最小化误差信号的方差来实现最佳估计。然而，模型阶次的增加并不总是带来更好的拟合效果。本代码通过模拟一个被噪声污染的信号，并分析最小均方误差 (Jmin) 随模型阶次 (K) 的变化趋势，寻找最佳模型阶次。当 Jmin 不再随着 K 的增加而显著下降时，意味着模型开始过度拟合噪声，此时对应的 K 值即为最佳阶次。
Matlab
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2024-05-28
一阶线性非齐次微分方程解析
一阶线性非齐次微分方程解析
本篇内容将深入探讨一阶线性非齐次微分方程的解法。我们将详细介绍常数变易法和积分因子法两种常用方法，并通过实例演示如何求解这类方程。
数据挖掘
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2024-05-12
Routh Approximation计算系统稳定性的降阶模型 - MATLAB开发
介绍如何使用劳斯近似（或Gamma-Delta近似）对给定高阶稳定传递函数G进行降阶处理，以获得系统的简化模型。参考文献包括V. Krishnamurthy和V. Sheshadri的研究成果，详细讨论了在频域中应用劳斯近似的方法。示例代码演示了如何通过MATLAB实现对n阶传递函数G进行r阶劳斯近似的计算。例如，对于G=tf([1 2],[1 3 4 5])和r=2的情况，计算结果为R=Routh_Approximation(G,r)=0.5714s + 1.143 / (s^2 + 2.286s + 2.857)。
Matlab
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2024-08-27
车牌辨识算法汇编.zip
这是一个汇编了多种车牌识别算法的压缩包，包括基于神经网络的BP和CNN模型以及模板匹配等方法。这些程序均为从网络收集而来。
Matlab
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2024-08-17
MATLAB车牌辨识程序源码
这个程序是利用MATLAB编写的车牌辨识源码，其辨识效果相当优秀。
Matlab
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2024-08-24
MATLAB车标辨识项目实践
资源内容：这是一个基于Matlab语言设计的项目，适合计算机、电子信息工程及数学专业的大学生用于课程设计、期末大作业或毕业设计的参考。解压说明：使用WinRAR或7zip等工具解压。免责声明：本资源仅供参考，不能直接复制使用，需要具备一定的编程基础来理解和调试代码。作者无法提供答疑服务。
Matlab
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2024-08-25
二次曲面拟合高程模型的建立与应用
通过二次曲面拟合的方式建立模型，实现大地高、正常高、高程异常值之间的相互转换，成功完成模型的拟合与建立。
Matlab
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2024-11-06
matlab编写的系统辨识程序
用matlab编写的系统辨识程序采用了最小二乘法，表现非常出色。
Matlab
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2024-08-18