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Description: SDL Component suite for D6
SDL 组建是一套支持科学和工程计算的工业控件集，有10万行源码，50个例程.
3D 数据， 3D 数据，地图集，原子符号，β函数的情节的旋转，校验扫描的图像， CAS 登记号码，图表，颜色选择， 常量和兑换率，轮廓绘制，化学结构，化学数据，化学公式，Ｘ分配，群聚，转换程序，曲线适合， 地理数据，基体，图解，目录，配给，矩阵标签， eigenvectors， F-分布， FFT( 快速傅里叶变换) 小圆点的决定因素的数据库， 先进先出，文件和磁盘进入，γ函数，地理地图集，地理地图，坡度填补， grep，同位素， Kohonen 神经网络， KNN( k 最近邻) ，标签开动网络浏览程序，列举意见，地图，数学，矩阵，仪表展示， MLR( 多线性回归)， 分子公式，神经网络，正规分布，数值的输入，数字标签，数字桌子编辑程序，元素周期表，极地的图解， PCA( 主成分分析)，发展酒吧，配给，随便发电机，回归， RLE( 行程编码)，数据的轮流的quantiles， 科学图表， scrollable 展示，清除，花键，棋盘式分照表，统计，溪，线矩阵，串处理技术，数据的表面情节， SVD( sigular 估价分解)， t 分配，价电子，矢量，数据， VU 米的形象化
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Author: ddl |
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Author: ddl |
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Description: 那夜她很荡 -night t she finishes ni ght t she finishes she finishes night t
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Size: 980992 |
Author: ddl |
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Description: 一种用总体最小二乘法来估计ARMA模型的实例，在MATLAB中进行了仿真，附有MATLAB仿真程序-A total least squares method to estimate the ARMA model examples were carried out in the MATLAB simulation, with a MATLAB simulation program
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Size: 38912 |
Author: 靳朝 |
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Although the Singular Value Decomposition (SVD) and eigenvalue decomposition (EVD) are well-established and can be computed via state-of-the-art algorithms, it is not commonly mentioned that there is an intrinsic sign indeterminacy that can significantly impact the conclusions and interpretations drawn from their results. We provide a solution to the sign ambiguity problem by determining the sign of the singular vector from the sign of the inner product of the singular vector and the individual data vectors. The data vectors may have different orientation but it makes intuitive as well as practical sense to choose the direction in which the majority of the vectors point. This can be found by assessing the sign of the sum of the signed inner products.
More info at: R. Bro, E. Acar, and T. G. Kolda. Resolving the sign ambiguity in the singular value decomposition. J.Chemom. 22:135-140, 2008 and at www.models.life.ku.dk-Description
Although the Singular Value Decomposition (SVD) and eigenvalue decomposition (EVD) are well-established and can be computed via state-of-the-art algorithms, it is not commonly mentioned that there is an intrinsic sign indeterminacy that can significantly impact the conclusions and interpretations drawn from their results. We provide a solution to the sign ambiguity problem by determining the sign of the singular vector from the sign of the inner product of the singular vector and the individual data vectors. The data vectors may have different orientation but it makes intuitive as well as practical sense to choose the direction in which the majority of the vectors point. This can be found by assessing the sign of the sum of the signed inner products.
More info at: R. Bro, E. Acar, and T. G. Kolda. Resolving the sign ambiguity in the singular value decomposition. J.Chemom. 22:135-140, 2008 and at www.models.life.ku.dk
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Size: 2048 |
Author: naresh |
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Size: 1024 |
Author: 草莓布丁 |
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Description: 通过引入特征点和改进最近点迭代法, 提出了一种
在三维扫描系统中对三维点云数据进行配准的方法。该方法
通过对特征点的提取, 首先得到一组匹配点对, 然后运用
SVD 矩阵分解算法求出转换参数R 和T, 进而以此作为最
近点迭代法的初始值, 并对最近点的求法和迭代截止条件作
了改进, 得到了很好的配准效果。该文论述了该方法的基本
原理, 并通过不同视觉下物体三维测量点云数据配准的应用
实例证明了该方法的有效性。-A 3-D meas uring dat a r egis trat ion method for 3-D
scann ing syst em was developed based on feature point s an d it erat ive
closet point ( ICP) algorithm. T he feature p oin ts are firs t ident ified
an d mat ched. T hen, the rot at ion mat rix R an d the t rans lat ion vector
T are fou nd usin g the s ingul ar value decomposit ion algorithm.
T hus, init ialized b y the former resul t , the ICP algorithm then leads
to a perfect regis t rat ion aft er improving on fin ding clos et d ist an ce
an d d ecid ing wh en to terminat e th e iterations . T he basic principle of
this method is discuss ed, and a regist rat ion applicat ion example of
3-D meas uring data taken from differen t viewpoint s is carried out to
sh ow the perfect feasibil ity of this approach
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Size: 155648 |
Author: jack |
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Description: Fortran程序集，用于气象中的各种程序计算，比如EOF，SVD，滑动T检验，累计距平。-Fortran program set in a variety of procedures for meteorological calculations, such as EOF, SVD, sliding T-test, the cumulative anomaly
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Size: 2561024 |
Author: 文静 |
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Description: Após o pré-processamento (prep), os dados sã o reduzidos pelo algoritmo SVD e calcula-se os Scores (T) e os Loadings (P). Posteriormente, plota-se T e P, na forma de gráficos biplots
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Size: 7168 |
Author: arsenal |
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Description: 岭回归函数，基于SVD分解的岭回归函数，已经证明了是非的有用和强大- center input and output, so we can estimate w0 separately
since we don t want to shrink w0
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Size: 1024 |
Author: leezola |
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Description: 用svd的方法最优化求解两个点云的变换矩阵，R和T(Using SVD method to optimize the transformation matrix, R and T of two point clouds)
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Size: 10365952 |
Author: lightOfMonet |
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