經驗模態分解（EMD）方法（平穩化過程）是一種全新的處理非平穩數據序列的方法，其基本思想是：假如一個原始數據序列X(t)的極大值或極小值數目比上跨零點（或下跨零點）的數目多兩個（或兩個以上），則該數據序列就要進行平穩化處理
上傳時間： 2016-06-11
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液晶顯示屏LCD作為一種功耗低、體積小、無輻射的顯示器件，近幾年被廣泛應用于各式各樣的嵌入式電子產品中，LCD可分為段位式、字符式和點陣式三種，其中，段位式LCD和字符式LCD只能用于字符和數字的簡單顯示，不能滿足圖形曲線和漢字顯示的要求，而點陣式LCD不僅可以顯示字符、數字，還可以顯示各種圖形、曲線及漢字，并且可以實現屏幕上下左右滾動動畫功能，分區開窗口、反轉、閃爍等功能，用途十分廣泛，為了簡化液晶顯示電路的設計和應用，生產廠家通常將液晶顯示單元、顯示控制器，顯示內存和顯示驅動電路等裝配在一起，做成液晶顯示模塊LCD Module（LCM）[1]。LCM對外提供標準數據和控制接口以及控制指令，本文以ATM12864C為例，介紹帶控制驅動器ST7920的液晶顯示模塊與Philips公司的ARM7微控制器LPC2214的接口設計及編程方法，并在此基礎詳細介紹在液晶顯示屏上顯示可連續滾動的中文菜單及菜單項反白選擇顯示的設計方法，并討論如何解決漢字顯示過程中出現的亂碼問題。
上傳時間： 2014-01-16
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自適應動態閾值分割 matlab實現，example： i=imread（ xxx ） thresh-tool(i)
上傳時間： 2016-06-24
上傳用戶：時代電子小智
1．主要是對棧和隊列的運用。 2．首先實現棧和隊列的基本操作。 3．將魔王語言自右至左進棧，總是處理棧頂字符。若是開括號，則注意出棧，將字母順序如對，直至閉括號出棧，并按照規則要求注意出對在處理后入棧。 4．規則（2）的實現主要運用隊和棧的特性。
上傳時間： 2016-07-06
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若不希望用與估計輸入信號矢量有關的相關矩陣來加快LMS算法的收斂速度，那么可用變步長方法來縮短其自適應收斂過程，其中一個主要的方法是歸一化LMS算法（NLMS算法），變步長 的更新公式可寫成 W（n+1）=w（n）+ e（n）x（n） =w（n）+ （3.1） 式中， = e（n）x（n）表示濾波權矢量迭代更新的調整量。為了達到快速收斂的目的，必須合適的選擇變步長 的值，一個可能策略是盡可能多地減少瞬時平方誤差，即用瞬時平方誤差作為均方誤差的MSE簡單估計，這也是LMS算法的基本思想。
上傳時間： 2016-07-07
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Ad-hoc的路由協議，實現路由的動態發現，動態查找，動態刪除。對于多點組網有比較小的延時。
上傳時間： 2013-12-05
上傳用戶：330402686
匯編程序用的各種算法小程序，對剛入門的學員很使用。（一）
上傳時間： 2014-11-24
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信號處理的小波導論，英文原版電子書。（法）馬拉特（Mallat,s.）著
上傳時間： 2014-01-12
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K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”（引力中心）來進行計算的。 k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；而對于所剩下其它對象，則根據它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然后再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復這一過程直到標準測度函數開始收斂為止。一般都采用均方差作為標準測度函數. k個聚類具有以下特點：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開
上傳時間： 2016-07-31
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K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”（引力中心）來進行計算的。 k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；而對于所剩下其它對象，則根據它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然后再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復這一過程直到標準測度函數開始收斂為止。一般都采用均方差作為標準測度函數. k個聚類具有以下特點：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開
上傳時間： 2013-12-19
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