函数

趣学算法 2023-01-13 03:41:41

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函数C++中如何定义函数，利用函数解决问题。
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matlab时频分析工具箱+安装方法+函数说明.
时频分析工具箱中提供了计算各种线性时频表示和双线性时频分布的函数， 本帖主要列出时频分析工具箱函数简介，以号召大家就时频分析应用展开相关讨论。 一、信号产生函数： amexpo1s 单边指数幅值调制信号 amexpo2s 双边指数幅值调制信号 amgauss 高斯幅值调制信号 amrect 矩形幅值调制信号 amtriang 三角形幅值调制信号 fmconst 定频调制信号 fmhyp 双曲线频率调制信号 fmlin 线性频率调制信号 fmodany 任意频率调制信号 fmpar 抛物线频率调制信号 fmpower 幂指数频率调制信号 fmsin 正弦频率调制信号 gdpower 能量律群延迟信号 altes 时域Altes信号 anaask 幅值键移信号 anabpsk 二进制相位键移信号 anafsk 频率键移信号 anapulse 单位脉冲信号的解析投影 anaqpsk 四进制相位键移信号 anasing Lipscjitz 奇异性 anaste 单位阶跃信号的解析投影 atoms 基本高斯元的线性组合 dopnoise 复多普勒任意信号 doppler 复多普勒信号 klauder 时域Klauder小波 mexhat 时域墨西哥帽小波 二、噪声产生函数 noiseecg 解析复高斯噪声 noiseecu 解析复单位高斯噪声 tfrgabor Gabor表示 tfrstft 短时傅立叶变换 ifestar2 使用AR(2)模型的瞬时频率估计 instfreq 瞬时频率估计 sqrpdlay 群延迟估计 三、模糊函数 ambifunb 窄带模糊函数 ambifuwb 宽带模糊函数 四、Affine类双核线性时频处理函数 tfrbert 单式Bertrand分布 tfrdfla D-Flandrin分布 tfrscalo 尺度图 tfrspaw 平滑伪Affine类Wigner分布 tfrunter Unterberger分布 五、Cohen类双核线性时频处理函数 tfrbj Born-Jordan分布 tfrbud Butterworth分布 tfrcw Choi-Williams分布 tfrgrd 归一化的矩形分布 tfrmh Margenau-Hill分布 tfrmhs Margenau-Hill频谱分布 tfrmmce 谱图的最小平均互熵组合 tfrpage Page分布 tfrwv 伪Wigner-Ville分布 tfrri Rihaczek分布 tfrridb 降低交叉项的分布（Bessel窗） tfrridbn 降低交叉项的分布（二项式窗） tfrridh 降低交叉项的分布（汉宁窗） tfrridt 降低交叉项的分布（三角窗） tfrsp 谱图分布 tfrspwv 平滑伪Wigner-Ville分布 tfrwv Wigner-Ville分布 tfrzam Zhao-Atlas-Marks分布 六、其他处理函数： friedman 瞬时频率密度 htl 图像直线检测中的Hough变换 margtfr 时频表示的能量 momftfr 时频表示的频率矩 momttfr 时频表示的时间矩 renyi Renyi信息度量 ridges 波峰提取 plotifl 绘制归一化的瞬时频率规律 tfrparam 返回用于显示时频表示的参数 tfrqview 时频表示的快速可视化 tfrsave 保存时频表示的参数 tfrview 时频表示的可视化
python 3.4 chm api 函数手册
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易用api伴侣(易语言api伴侣助手易)
这是易语言的aip助手 找了好久 还是他最好 现在学习易语言的人已经越来越多了，在学习和使用易语言的过程中总会或多或少的接触API函数，不过现存的API资料都是为其它语言服务的，所以在易语言使用API函数会有不便。本软件就是专为易语言编写的功能强大的API函数辅助工具，使用方便，有中文说明，数据齐全，已经收集有函数6570个，数据类型419个，常量32000多个。功能简介： 1. 采用表格显示方式，方便查看。 2. 常用函数提供中文说明。 3. 对函数进行了分类，自己也可以自由分类。 4. 可批量添加易语言例程。 5. 支持向导运行方式，可快速将函数批量插入到易语言。 6. 支持批量复制声明，在易语言4.0以上可直接粘贴到易语言中。 7. 支持新增函数、数据类型、常量。 8. 强大方便的查找功能。 9. 支持导入导出。 10. 即时编辑，可修改中文名及说明信息
Logistic回归总结（非常好的机器学习总结资料）
看了Stanford的Andrew Ng老师的机器学习公开课中关于Logistic Regression的讲解，然后又看了《机器学习实战》中的LogisticRegression部分，写下此篇学习笔记总结一下。 首先说一下我的感受，《机器学习实战》一书在介绍原理的同时将全部的算法用源代码实现，非常具有操作性，可以加深对算法的理解，但是美中不足的是在原理上介绍的比较粗略，很多细节没有具体介绍。所以，对于没有基础的朋友（包括我）某些地方可能看的一头雾水，需要查阅相关资料进行了解。所以说，该书还是比较适合有基础的朋友。
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