加权差分

当前话题为您枚举了最新的 加权差分。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。

差分方程模型 MATLAB 代码
本提供利用 MATLAB 实现的差分方程模型代码。
差分算法和数形结合系数解析
利用差分算法和数形结合法解析平滑算法系数
高阶线性常系数差分方程求解
当变量 Xk+1 不仅取决于 Xk,还取决于之前时段变量时,则需要使用高阶差分方程进行建模。
背景差分提取图像目标高度
利用背景差分技术从图像中提取目标,并对经过中值滤波处理的图像进行像素高度测量。背景差分是一种有效的方法,用于分离目标与其周围环境,进而精确测量目标的垂直尺寸。
【Matlab图像处理】基于GUI加权绝对差分中值滤波去噪视频教程(附PNSR评估)【Matlab源码下载】
CSDN用户上传的视频均提供完整可运行的代码,适合初学者;主函数为main.m,其余函数均在压缩包内;运行环境为Matlab 2019b;如有错误提示,请根据提示修改或联系博主获取帮助;操作步骤:1. 将所有文件放置当前Matlab工作目录;2. 双击打开main.m文件;3. 点击运行按钮,等待程序运行完毕获取处理结果;仿真及其他服务需求,请私信博主或扫描博客底部联系方式。
双曲问题差分格式的加权隐式格式求解方法
双曲问题在数学和物理中广泛存在,通常涉及声波、光波或电磁波的传播。在数值模拟中,双曲偏微分方程的求解是核心任务之一。本主题聚焦于加权隐式格式,这种方法具有稳定性和精度的优势。加权隐式格式是一种混合隐式-显式的时间步进方法,用于解决双曲型偏微分方程。在计算中,通过灵活选择权重来平衡稳定性和效率需求。MATLAB是一种适合数值模拟的工具,提供了相关算法的代码和理论分析。学习这种方法有助于提升数值计算能力和解决实际问题的能力。
Python差分方程文本可视化
Python代码可实现差分方程输出,输入系数后即可获得差分方程可视化文本。例如,输入 a=[1,-1.5,0.7,0.1] b=[1,0.5,0.2],输出为:e(k)-1.5e(k-1)+0.7e(k-2)+0.1e(k-3)=e(k)+0.5e(k-1)+0.2e(k-2)
中心差分卡尔曼滤波的Matlab实现
这是一个Matlab版本的中心差分卡尔曼滤波器源代码,按照程序规范输入输出数据即可直接使用。
2021 差分正交相移键控仿真资源
该资源包含2021年B测相关的差分正交相移键控代码及报告,以及12幅流程图代码(已注释,使用时可通过快捷键 Ctrl+A、Ctrl+T、F5 查看)。代码使用 MATLAB 编写,由于仿真环境较为理想,故未添加带通滤波器。抽样判决部分采用了匹配滤波方法,并简单计算了误码率。资源来源于网络,仅供学习参考。
差分编码在dbpsk_modem中的应用
解调器采用1位差分延迟检测调制(DBPSK),通过1位延迟差分检测的结果,直接得到原始码数据,同时包含平方根升余弦滤波器。