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对数正态克立格法理论及其应用
文档格式:PDF 文档大小:622.83KB 文档页数:8
本文首先讨论了对数正态分布及三参数对数正态分布理论,然后重点研究了对数正态克立格法。在分析了无偏条件及最小估计方差之后,给出了对数正态克立格法方程组及对数克立格方差。克立格权系数λa即为该方程组的解。据此,可以估计矿床中每一块段的克立格估值Zv,该估值是具最小估计方差的无偏线性估计量。该法已用于一个铁铜矿床的储量计算
上海交通大学:《自动控制原理》课程教学资源(PPT课件讲稿)第三章 频率特性 第三节 对数频率特性
文档格式:PPS 文档大小:709KB 文档页数:26
一、对数坐标图 1.幅频特性图: 纵坐标:幅值的对数20lg(dB),采用线性分度;横坐标:用频率w的对数lgw分度。 2.相频特性图 纵坐标:频率特性的相移,以度为单位,采用线性分度;横坐标:用频率w的对数lgw分度
上海交通大学:《自动控制原理》课程教学资源(PPT课件讲稿)第三章 频率特性(3.4)对数幅相特性
文档格式:PPS 文档大小:445.5KB 文档页数:13
频率特性图示: 1、极坐标图— Nyquist图(又叫幅相频率特性 或奈奎斯特图,简称奈氏图) 2、对数坐标图Bode图(又叫伯德图,简 称伯氏图) 将伯德图中的对数幅频曲线和相频曲线合并,画 在以对数幅值为纵坐标,以相角为横坐标的图上。这 种图形就称为对数幅相图— Nichols图(又叫尼柯 尔斯图,简称尼氏图) 般用于闭环系统频率特性分析的
上海交通大学自动化系:《控制理论基础》第三章 频率特性(3-3)对数频率特性(田作华)
文档格式:PPT 文档大小:709KB 文档页数:26
一、对数坐标图 1. 幅频特性图: 纵坐标:幅值的对数20lg(dB),采用线性分度; 横坐标:用频率ω的对数lgω分度
中国科学技术大学:《现代密码学理论与实践》课程教学资源(PPT课件讲稿)第10章 密钥管理与其他公钥体制
文档格式:PPTX 文档大小:1.03MB 文档页数:57
10.1 密钥分配 10.1.1 密钥管理之公钥的分配 10.1.2 公钥证书 10.1.3 利用公钥密码分配传统密码体制的密钥 10.2 基于离散对数的公钥体制 10.2.1 离散对数问题回顾 10.2.2 Diffie-Hellman Key Exchange 10.2.3 Pohlig-Hellman离散对数密码 10.2.4 基于DLP的概率密码系统ElGamal Cryptosystem 10.3 椭圆曲线算术 10.3.1 实数域上的椭圆曲线 10.3.2 有限域上的椭圆曲线 10.3.3 椭圆曲线点加运算 10.4 椭圆曲线密码学 10.4.1 椭圆曲线上的离散对数问题 10.4.2 椭圆曲线密码 10.4.3 椭圆曲线密码应用 10.4.4 椭圆曲线加/解密
华中科技大学:《模拟电子技术》教学资源(一)8.3 信号的运算和处理电路——对数和反对数运算电路
文档格式:PPT 文档大小:210.5KB 文档页数:5
• 对数运算电路 • 反对数运算电路
上海交通大学:《自动控制原理》课程教学资源(PPT课件讲稿)第六章 频率特性法(6.3)伯德图
文档格式:PPT 文档大小:715KB 文档页数:28
一、对数坐标图 1.幅频特性图: 纵坐标:幅值的对数201g(dB),采用线性分度;横坐标:用频率ω的对数lg分度。 2.相频特性图 纵坐标:频率特性的相移,以度为单位,采用线性分度;横坐标:用频率ω的对数lgo分度
《电子电路基础》二极管应用电路 §2.5.1 直流稳压电源的组成和功能 §2.5.2 整流电路 §2.5.3 滤波电路 §2.5.4 限幅电路 §2.5.5 对数和反对数运算电路
文档格式:PPT 文档大小:404.5KB 文档页数:22
§2.5 二极管应用电路 §2.5.1 直流稳压电源的组成和功能 §2.5.2 整流电路 §2.5.3 滤波电路 §2.5.4 限幅电路 §2.5.5 对数和反对数运算电路
基于集成神经网络的剩余寿命预测
文档格式:PDF 文档大小:2.01MB 文档页数:10
针对机器或设备的剩余寿命(Remaining useful life, RUL)预测精度低的问题,提出基于一维卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)和双向长短期记忆(Bidirectional long short-term memory, BD-LSTM)的集成神经网络模型。为了更好地抽取时间序列上的特征,以及产生更多的训练样本,采用滑动窗口对数据进行处理,同时采用卡尔曼滤波对数据进行降噪处理,将数据标准化以及设置RUL标签。与人工提取特征不同,利用一维CNN对数据进行特征提取,并舍弃了CNN中的池化层。然后将提取到的高维特征输入到BD-LSTM进行回归预测,并采用Bagging的方式对此神经网络进行集成来预测RUL。最后通过在NASA的数据集上验证该模型的有效性,以及相比于其他机器学习或者深度学习模型的优越性,实验表明所提模型在RUL预测方面更加准确
清华大学电子工程系:《模拟电子技术基础》课程教学资源(教案讲义)第五章 5.8.5 对数与反对数运算 5.9 电压比较器
文档格式:PDF 文档大小:117.22KB 文档页数:7
1.对数 2.指数 思考:乘法与除法运算
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