Advertisement

oustafod(r,N,wb,wh)是用于Matlab的数值分数阶近似算法。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
这是一个关于构建一个用于将分数阶函数转化为标准形式转换函数的工具箱。该工具箱旨在提供一系列方法,方便用户高效地进行此类函数转换。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • OUSTAFOD(R,N,wb,wh): 一个 - MATLAB开发
    优质
    OUSTAFOD(R,N,wb,wh)是一款用于实现分数阶系统逼近的MATLAB工具箱,提供高效准确的分数阶滤波器设计功能。 这是一个关于将分数阶函数转换为普通转换函数的工具箱。
  • .rar_Charef_charef 方_oustaloup_oustaloup 逼_view
    优质
    本资源包含Charef近似法和Oustaloup分数阶逼近等技术,适用于研究与应用分数阶系统建模、分析。 oustaloup分数阶近似方法与charef分数阶近似方法可以应用于分数阶控制与动态分析。
  • 小波子矩阵和微
    优质
    本研究提出了一种基于小波算子矩阵的方法,用于高效准确地计算分数阶积分与微分的近似值,为复杂系统分析提供了新工具。 本段落探讨了计算一类函数的分数阶积分及其Caputo分数阶微分问题,并提出了一种结合Haar小波与算子矩阵的方法来解决这一难题。通过这种方法,我们构建了一个专门针对Haar小波的分数阶积分算子矩阵,利用该矩阵可以有效地离散化给定函数。此外,借助于Haar小波矩阵所具备的正交性和稀疏性特点,我们将求解分数阶微分和积分的问题转化为易于计算机处理的算子矩阵乘积形式。 为验证此方法的有效性和可行性,我们进行了平稳信号与非平稳信号的实际数值计算案例研究,并取得了令人满意的结果。
  • Matlab及M_SBL函开发
    优质
    本研究探讨了在MATLAB环境下,采用分数阶导数的整数阶近似方法,并成功开发了M_SBL函数,旨在提升复杂系统建模与分析效率。 SBL拟合整数阶近似方法通过将分数阶导数及其整数阶近似模型与参数平面中的轨迹kp和ki进行匹配,在频域中计算出相应的整数阶近似模型。用户可以使用M_SBL函数轻松找到分数阶导数的整数阶近似模型。
  • Stirling公式n!
    优质
    本文介绍了使用斯特林公式来估算大数阶乘的方法,并探讨了该公式的应用及其在数学中的重要性。 用Stirling逼近近似计算阶乘n!时,可以参考老师提供的高精度计算的参考资料。
  • MATLAB
    优质
    简介:本文介绍了一种利用MATLAB软件实现的近似熵值计算方法,详细阐述了算法的设计思路与具体实施步骤,并通过实例验证了其准确性和高效性。 利用MATLAB代码实现近似熵算法,并通过两个合成数据示例进行演示。
  • CDIFF:一与二-MATLAB开发
    优质
    本项目提供了一种MATLAB工具箱,用于计算复杂函数的一阶和二阶复步长导数的高效逼近方法。适合于需要进行精确数值分析的研究者使用。 一阶和二阶复数步长导数近似。`cdiff(F,X)` 返回在 X 处计算的函数 F 的一阶导数近似值。F 是具有单个输入参数的函数句柄,它返回与浮点数组 X 具有相同维度的输出。
  • FastSHAP:在R快速Shapley
    优质
    简介:FastSHAP 是一款用于 R 语言的工具包,它能高效地进行 Shapley 值的近似计算,帮助用户更好地理解和解释复杂机器学习模型。 快餐 fastshap 的目标是提供一种高效且快速的方法来计算近似 Shapley 值,这有助于解释机器学习模型的预测结果。 安装方法如下: - 安装 CRAN 上的最新稳定版本: ```R install.packages(fastshap) ``` - 安装 GitHub 上的最新开发版本: ```R if (!requireNamespace(remotes)) {install.packages(remotes)} remotes::install_github(bgreenwell/fastshap) ```
  • MATLAB中使Romberg方求积
    优质
    本篇文章详细介绍了如何利用MATLAB软件实现Romberg算法,用于高效地计算给定函数的积分近似值。 高校计算方法上机作业利用Romberg方法求积分的近似值的MATLAB程序。
  • DiffCenter: 计中心差 - MATLAB开发
    优质
    DiffCenter是一款用于计算数值导数的MATLAB工具箱,特别适用于通过二阶中心差分方法获得函数的一阶和二阶近似值。它提供了准确且高效的解决方案,适用于科学与工程中的各种应用。 % dx = diffCenter(x,dt) % 计算 x 的二阶有限差分近似值相对于 t。 最后使用单边二阶差分点,所以 size(dx) == size(x)。 输入: x = [m, n] = 均匀时间网格 n 上的函数值矩阵 dt = x 的采样周期(默认为 1) 输出: d = dx/dt = x 相对于 t 的一阶导数 注释: 这个命令与 Matlab 中的梯度命令非常相似。两者之间的主要区别在于它们如何处理边界。 DiffCenter 使用二阶有限差分,而 Matlab 的 gradient 命令使用一阶有限差分。 内点的函数是相同的。 另见:cumInt、差异、梯度