均值演算法

Ⅰ 關於通信原理均值的演算法

cos(wt)的平方等於1+cos(2wt)~~之後你懂的~

Ⅱ 求平均值的演算法

…………這么簡單的程序你應該靠自己完成的。
算了為了團隊任務我寫個參考給你，但是最好你還是自己做。
#include<stdio.h>
#define MAX 100
void main()
{int i,s,a[MAX],n=0;
char j;
for(i=0;(j=='N')||(j=='n');i++)
{printf("please input the num:");
scanf("%d",a[i]);
printf("OK?Y/N.\n");
scanf("%c",&j)
}
for(i=0;a[i]='\0';i++)n+=a[i];
n=n/(i+1);
printf("%d",n);
}

Ⅲ 平均演算法是怎麼算的

其計算公式如下：
MA =（C1 + C2 + C3 + ... + Cn）的/ N

[注釋] C：一天的收盤價N：移動平均周期移動

>平均法：「平均」是指最近n天，該行的收盤價的算術平均值; 「移動」是指在計算中，始終採用的價格數據的最後n天。因此，數組（最近n天的收市價格）隨著交易日的新變化，一天一天起的平均值。在計算均線，最近n天的通常是收盤價。新陣列的收市價每日補充說，和第n +1個收市價著倒計時被摘了下來，然後，再由新n的總和計算，得到的平均值（n天平均值）的新的一天。

Ⅳ 求平均值的演算法。C語言

#include<stdio.h>
intmain()
{
inta[10],i,s;
s=0;
for(i=0;i<10;i++)
scanf("%d",a+i);
for(i=0;i<10;i++)
s+=a[i];
printf("%d",s/10);
}

Ⅳ 平均演算法

在粗化過程中，一個結果網格塊常包含多個輸入網格塊，因此對結果網格塊的賦值需要計算多個輸入網格塊的平均值。計算平均值方法可分為簡單平均法和組合方向平均法。

1. 簡單平均法

簡單平均法主要用於計算標量的平均值，如孔隙度和飽和度等。它們也可以用於計算各方向的有效滲透率近似值。

（1） 算術平均

算術平均技術是最簡單和最直觀的一種方法。它一般用於獲得結果網格的有效孔隙度。同時，已經證明算術平均值是任何給定方向上結果網格有效滲透率的理論上限。其表達式如下：

油氣田開發地質學

式中：P_A——結果網格塊屬性值；P_n——輸入網格塊的屬性值；W_n——輸入網格塊的體積 （權重）。

（2） 幾何平均

對於相同數據，幾何平均值比算術平均值小。幾何平均可表示為：

油氣田開發地質學

注意：如果P_n＝0，則P_G＝0；如果P_n <0，則幾何平均值不確定。

（3） 調和平均

對於相同數據，調和平均值比算術平均值和幾何平均值都小。同時，已經證明調和平均值是任何給定方向上結果網格有效滲透率的理論下限。其表達式為：

油氣田開發地質學

注意：如果P_n＝0，則P_H＝0。

（4） 冪平均

P的冪平均值由下式給出：

油氣田開發地質學

式中：ω——平均冪。

上式是簡單平均的一般式。ω分別為-1，0，1，對應於調和平均，幾何平均，算術平均。

2. 組合方向平均法

組合方向平均法主要用於計算有效 （平均） 滲透率。它們綜合利用算術和調和平均計算不同網格方向X，Y，Z上的滲透率。

（1） 調和-算術平均

調和-算術平均是一種將調和和算術平均組合在一起的演算法。它能計算X，Y，Z上的滲透率。首先，計算與選擇方向平行的每行網格塊的滲透率調和平均，然後計算調和平均值的算術平均值（圖6-19）。理論上，對於有效滲透率，調和-算術平均值比調和平均值更小的下限值。其表達式如下：

油氣田開發地質學

圖6-19 調和-算術平均法

（2） 算術-調和平均

算術-調和平均是一種將算術和調和平均組合在一起的演算法。它也能計算X，Y，Z上的滲透率。首先計算所選方向垂直的每個平面網格塊滲透率的算術平均，然後計算調和平均值的算術平均值 （圖6-20）。理論上，算術-調和平均值比算術平均值較小的上限值。其表達式如下：

油氣田開發地質學

圖6-20 算術-調和平均法

Ⅵ 數學計算方法中有一種叫做「均值法」,具體是什麼意思請舉一例子詳細講解

是利用均值不等式,如：求3x 3x分之5的最大值就可以是2(3x＊9/3x）^1/2等於6

Ⅶ ps直方圖 平均值演算法

這個直方圖不一定是過曝 ， 大面積亮色調的照片正常曝光直方圖就是這樣

Ⅷ k均值聚類演算法、c均值聚類演算法、模糊的c均值聚類演算法的區別

k均值聚類：---------一種硬聚類演算法，隸屬度只有兩個取值0或1，提出的基本根據是「類內誤差平方和最小化」准則；
模糊的c均值聚類演算法：-------- 一種模糊聚類演算法，是k均值聚類演算法的推廣形式，隸屬度取值為[0 1]區間內的任何一個數，提出的基本根據是「類內加權誤差平方和最小化」准則；
這兩個方法都是迭代求取最終的聚類劃分，即聚類中心與隸屬度值。兩者都不能保證找到問題的最優解，都有可能收斂到局部極值，模糊c均值甚至可能是鞍點。
至於c均值似乎沒有這么叫的，至少從我看到文獻來看是沒有。不必糾結於名稱。如果你看的是某本模式識別的書，可能它想表達的意思就是k均值。
實際上k-means這個單詞最先是好像在1965年的一篇文獻提出來的，後來很多人把這種聚類叫做k均值。但是實際上十多年前就有了類似的演算法，但是名字不一樣，k均值的歷史相當的復雜，在若干不同的領域都被單獨提出。追尋演算法的名稱與歷史沒什麼意義，明白具體的實現方法就好了。