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用Java实现网上结构图实验仿真 总被引:2,自引:0,他引:2
基于线性系统仿真的连接矩阵方法,用Java语言开发面向结构图的实验仿真程序,以Applet小应用程序的形式插入网页中运行,实现了信号与系统网上实验教学中的结构图实验仿真。经试用,程序在浏览器中运行正常,可以完成一般线性系统仿真,与以MATLAB,LABView等程序开发的实验仿真程序相比,该程序运行环境简单,几乎所有常用的Web浏览器都支持Java运行,不需另行安装相应组件。对于线性系统结构图,实现了所见即所得的图形化编程环境,具有较好的人机交互性。 相似文献
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Mathematical Notes - 相似文献
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对红外热像仪参数双黑体测量装置的工作原理进行了介绍。装置采用双黑体及反射型靶标为温差辐射源,可实现黑体温度温差准直辐射的定期校准和红外热像仪参数测量量值的溯源,也可实现红外热像仪参数的可控性,以及对它进行稳定的、可复现的精确测量。推导出利用红外热像仪参数双黑体测量装置测量信号传递函数SiTF数学模型,分析了红外热像仪参数测量装置的客观因素——仪器常数,针对仪器常数对SiTF测量的影响进行了试验。试验结果表明,仪器常数对红外热像仪SiTF参数测量精度影响较大,并同时影响时域与空域NETD及3D噪声的准确测量。 相似文献
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Lubomír Kubáček 《Applications of Mathematics》2006,51(6):565-582
Some remarks to problems of point and interval estimation, testing and problems of outliers are presented in the case of multivariate
regression model.
This work was supported by the Council of Czech Government J14/98:153100011. 相似文献
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基于局部多项式逼近的变参数梯度估计算法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文分析了梯度辨识算法跟踪时变系统的缺点,提出了一种新的基于局部多项式逼近的变参数梯度估计算法。本算法具有良好跟踪性能特别适用于时变系统跟踪且其对噪声的敏感程度与一般梯度估计方法相当。仿真结果验证了其良好性能。 相似文献
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Evolutionary algorithms are applied as problem-independent optimization algorithms. They are quite efficient in many situations. However, it is difficult to analyze even the behavior of simple variants of evolutionary algorithms like the (1+1) EA on rather simple functions. Nevertheless, only the analysis of the expected run time and the success probability within a given number of steps can guide the choice of the free parameters of the algorithms. Here static (1+1) EAs with a fixed mutation probability are compared with dynamic (1+1) EAs with a simple schedule for the variation of the mutation probability. The dynamic variant is first analyzed for functions typically chosen as example-functions for evolutionary algorithms. Afterwards, it is shown that it can be essential to choose the suitable variant of the (1+1) EA. More precisely, functions are presented where each static (1+1) EA has exponential expected run time while the dynamic variant has polynomial expected run time. For other functions it is shown that the dynamic (1+1) EA has exponential expected run time while a static (1+1) EA with a good choice of the mutation probability has polynomial run time with overwhelming probability. 相似文献
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