余弦函数
当前话题为您枚举了最新的 余弦函数。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教程使用linspace函数绘制正弦和余弦图形
使用MATLAB中的linspace函数生成从0到2π的100个等间距点,然后计算并绘制正弦和余弦函数图形。同时绘制正弦乘余弦和正弦除以余弦加一个极小值的图形。
Matlab
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2024-08-26
SCA:正弦余弦算法
SCA 是一种解决单目标优化问题的新算法。它通过基于正弦和余弦函数的数学模型,引导多个初始随机候选解向最佳解波动。该算法还集成了随机和自适应变量,以在优化过程中平衡搜索空间的探索和利用。
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2024-05-16
基于双曲余弦函数的智能天线变步长LMS算法研究(2014年)
主要探讨了智能天线的波束形成算法,该技术在移动通信系统中具有关键意义。特别是基于双曲余弦函数的变步长最小均方(LMS)算法,通过动态调整步长μ以优化算法的稳态误差和收敛速度,提高了对期望信号的跟踪能力。matlab仿真结果表明,该算法相比传统LMS算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差,显示出显著的实用性。
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2024-09-13
离散余弦变换与APDCBT的应用实现
本项目展示了离散余弦变换(DCT)和逆离散余弦变换的实现,以及APDCBT和逆APDCBT的实现。这些技术在信号处理和压缩领域中有广泛应用。详细的代码和文档可在https://github.com/zabir-nabil/dsp-matlab-cpp/tree/master/Thesis oth/fsirdct-matlab找到。
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2024-07-27
Matlab中的离散余弦压缩代码优化镜片算法
Matlab中的离散余弦压缩代码在镜片算法的优化下得到进一步改进。
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2024-09-25
在一个图形窗口中同时绘制正弦、余弦、正切、余切曲线
在一个图形窗口中,以子图形式同时绘制正弦、余弦、正切、余切曲线。每条曲线采用不同的颜色和线形,并为每个子图添加标题。
x = linspace(0, 2*pi, 60);
y = sin(x);
z = cos(x);
t = sin(x) ./ (cos(x) + eps);
ct = cos(x) ./ (sin(x) + eps);
subplot(2, 2, 1);
plot(x, y, 'k:p');
title('sin(x)');
axis([0, 2*pi, -1, 1]);
subplot(2, 2, 2);
plot(x, z, 'r*');
title('cos(x)');
axis([0, 2*pi, -1, 1]);
subplot(2, 2, 3);
plot(x, t, 'g');
title('tangent(x)');
axis([0, 2*pi, -40, 40]);
subplot(2, 2, 4);
plot(x, ct);
title('cotangent(x)');
axis([0, 2*pi, -40, 40]);
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2024-07-13
混合混乱与正弦余弦算子自适应分布海鸥算法解决优化问题
这个资源提供了涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划和无人机等多个领域的Matlab仿真。
Matlab
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2024-09-16
基于混合小波变换和余弦变换的彩色图像压缩与解压缩技术
这项技术对程序员、研究人员和用户都非常实用,特别适用于RGB彩色图像的压缩。该方法采用了三级离散小波变换和一维离散余弦变换。
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2024-08-30
matlab实现高频余弦噪声音乐信号的巴特沃斯低通滤波器处理
本资源包括一个matlab源代码和一段纯净的音乐信号。音乐信号经过加入高频余弦噪声处理后,利用设计的巴特沃斯低通滤波器进行频域分析,成功去除高频噪声,恢复出原始的纯净音乐信号。
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2024-09-30
使用MatConvNet实现MATLAB中的余弦相似度计算-VGG人脸描述符代码和模型
这是我学习神经网络和深度学习的起点,我想与Github社区分享我的学习经验。我利用预训练模型完成了人脸验证任务,计算了两个人脸的余弦相似度。具体步骤如下:1. 下载并安装MatConvNet:一个适用于MATLAB的卷积神经网络库,版本1.0-beta17。2. 在MATLAB中运行vgg_face_matconvnet代码。我使用的是MATLAB 2014b。请注意,预训练模型vgg_face.mat(大小1GB)未包含在我的存储库中,需要单独下载。在MATLAB环境下,您可以通过以下代码加载预训练模型:convNet = lib.face_feats.convNet('data\vgg_face.mat');演示('1.jpg','2.jpg',convNet)。特此致谢,这是我第一次深入接触神经网络和深度学习。
Matlab
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2024-07-13