matlab 用 于 統(tǒng) 計(jì) 分 析 的 程 序 和 應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2014-08-25
上傳用戶：colinal
梯形與simpson求積公式 分別是梯形,simpson,和3/8simpson的matlab代碼,計(jì)算的區(qū)間被劃分成為了又2到256個(gè),精度逐漸增加.
標(biāo)簽： simpson matlab 256 分
上傳時(shí)間： 2013-12-27
上傳用戶：love1314
分形分析中很重要的Hurst指數(shù)的計(jì)算程序,并包含Hurst指數(shù)等于0.7和0.8的兩個(gè)樣本序列
上傳時(shí)間： 2016-11-15
上傳用戶：hopy
我一般用于制作和整理（文件搜索方式）編程技術(shù)文檔和各類源代碼, 可以如編程工具一樣分色顯示程序(C++, Delphi , java, Vb, SQL ……)(用算法實(shí)現(xiàn)), 主要用于查找相應(yīng)的類和函數(shù)的應(yīng)用。 同樣可以用它來(lái)制作電子書籍。（制作出《諸子百家》） 考慮到兼容問(wèn)題: 在發(fā)布時(shí)刪除了皮膚組件.所以運(yùn)行出來(lái)的效果不美觀. 平臺(tái): delphi7 本軟件為開源軟件. 所有人都可以使用其源碼.請(qǐng)注明出處就OK了 有任何問(wèn)題,都可以向我發(fā)送Email. 設(shè)計(jì)者: 薛朝文 Email:xcwen@sina.com
上傳時(shí)間： 2014-01-24
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非線性方程組不能用消去和分解法進(jìn)行求解，jacabi迭代和高斯迭代是最常用的兩種迭代方法
上傳時(shí)間： 2014-01-25
上傳用戶：edisonfather
心電信號(hào)的壓縮! 通過(guò)預(yù)測(cè)編碼和差分脈沖編碼調(diào)制（DPCM）的方式來(lái)減少冗余，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮的目的。
上傳時(shí)間： 2016-11-21
上傳用戶：txfyddz
三層電梯控制器 1.每層沒(méi)門口有上升和下降請(qǐng)求開關(guān),電梯內(nèi)設(shè)有顧客到達(dá)層次停站請(qǐng)求開關(guān) 2.門口有位置指示裝置及電梯運(yùn)行模式指示裝置 3.電梯每秒升(降)一層樓 4.到達(dá)有停站請(qǐng)求的樓層經(jīng)過(guò)一秒打開門,開門燈亮,四秒后關(guān)門,開門燈滅,繼續(xù)運(yùn)行,直到最后一個(gè)請(qǐng)求信號(hào)停留在當(dāng)前層 5能記憶電梯內(nèi)所有請(qǐng)求,按電梯運(yùn)行規(guī)則順序響應(yīng),每個(gè)請(qǐng)求信號(hào)保留至執(zhí)行后消除 6.電梯運(yùn)行規(guī)則:當(dāng)電梯上升時(shí),只響應(yīng)比所在位置高的上升請(qǐng)求,依次執(zhí)行 如有高層下降請(qǐng)求,則直上到該層然后下降.下降時(shí)相反 7.電梯初始狀態(tài)為一層開門狀態(tài)
上傳時(shí)間： 2016-11-21
上傳用戶：woshiayin
本文給出兩個(gè)最典型分形集—Julia 集和Mandelbrot 集的matlab源程序，并對(duì)分析了它們的性質(zhì)和變化規(guī)律。
標(biāo)簽： Mandelbrot matlab Julia 典型
上傳時(shí)間： 2016-11-25
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本書共分20章 分別講述了SQL Server 2000的介紹安 裝與升級(jí) Transact-SQL語(yǔ)言基礎(chǔ) 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 表 存儲(chǔ)過(guò)程等數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象的管理 數(shù)據(jù)完整性與數(shù)據(jù)查 詢用戶和安全性管理備份恢復(fù)和復(fù)制代理服務(wù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換服務(wù)SQL Server的工具SQL Server 2000 與Internet等有關(guān)內(nèi)容
標(biāo)簽： Transact-SQL Server 2000 SQL
上傳時(shí)間： 2013-12-09
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研究了基于塊填充的圖像修復(fù)算法,修復(fù)圖像的質(zhì)量容易受到待修復(fù)區(qū)域邊界像素修 復(fù)順序的影響,通過(guò)分析待修復(fù)區(qū)域像素點(diǎn)所在模塊的圖像特征,改進(jìn)了填充算法的優(yōu)先權(quán), 分別是基于P-Laplace算子和Euler’s elastica模型的優(yōu)先權(quán)計(jì)算方法的改進(jìn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了文中 所介紹算法能有效提高重建圖像的感知質(zhì)量。
上傳時(shí)間： 2016-11-26
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