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對(duì)(duì)數(shù)(shù)域

SIC_XE程式Pass 1:先對(duì)每個(gè)Source statement做定location

SIC_XE程式Pass 1:先對(duì)每個(gè)Source statement做定location，Pass 2：對(duì)每個(gè)細(xì)項(xiàng)做不同的處理，算出object code，最後轉(zhuǎn)成machine code輸出。

標(biāo)簽： statement location SIC_XE Source

上傳時(shí)間： 2013-12-20

上傳用戶：a6697238
利用時(shí)域有限差分法計(jì)算電磁波對(duì)目標(biāo)的RCS

利用時(shí)域有限差分法計(jì)算電磁波對(duì)目標(biāo)的RCS

標(biāo)簽： RCS 時(shí)域有限差分計(jì)算

上傳時(shí)間： 2014-01-11

上傳用戶：gonuiln
實(shí)現(xiàn)時(shí)域自適應(yīng)濾波中基于QR分解的遞推最小二乘算法

實(shí)現(xiàn)時(shí)域自適應(yīng)濾波中基于QR分解的遞推最小二乘算法

標(biāo)簽： 時(shí)域分解自適應(yīng)濾波算法

上傳時(shí)間： 2014-01-11

上傳用戶：225588
時(shí)域自適應(yīng)濾波中基于后驗(yàn)概率的格型RLS算法

時(shí)域自適應(yīng)濾波中基于后驗(yàn)概率的格型RLS算法

標(biāo)簽： RLS 時(shí)域自適應(yīng)濾波概率

上傳時(shí)間： 2015-12-18

上傳用戶：waizhang
時(shí)域自適應(yīng)濾波中基于先驗(yàn)概率的格型RLS算法

時(shí)域自適應(yīng)濾波中基于先驗(yàn)概率的格型RLS算法

標(biāo)簽： RLS 時(shí)域自適應(yīng)濾波概率

上傳時(shí)間： 2013-12-26

上傳用戶：zuozuo1215
時(shí)域自適應(yīng)濾波中基于后驗(yàn)概率的歸一化格型RLS算法

時(shí)域自適應(yīng)濾波中基于后驗(yàn)概率的歸一化格型RLS算法

標(biāo)簽： RLS 時(shí)域自適應(yīng)濾波概率

上傳時(shí)間： 2013-12-22

上傳用戶：康郎
SFM信號(hào)分析的總程序,包括產(chǎn)生信號(hào),信號(hào)時(shí)域分析等

SFM信號(hào)分析的總程序,包括產(chǎn)生信號(hào),信號(hào)時(shí)域分析等

標(biāo)簽： SFM 信號(hào) 信號(hào)分析程序

上傳時(shí)間： 2014-01-30

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小波去噪,利用小波系數(shù)在相鄰尺度上的相關(guān)性關(guān)系,針對(duì)小波系數(shù)估計(jì)中硬閾值方法和軟閾值方法的缺點(diǎn), 通過對(duì)雙重量收縮函數(shù)得到的閾值乘以一個(gè)合適系數(shù)進(jìn)行修定的折衷方法,提出了一種新的小波域局部自適應(yīng)去噪

小波去噪,利用小波系數(shù)在相鄰尺度上的相關(guān)性關(guān)系,針對(duì)小波系數(shù)估計(jì)中硬閾值方法和軟閾值方法的缺點(diǎn), 通過對(duì)雙重量收縮函數(shù)得到的閾值乘以一個(gè)合適系數(shù)進(jìn)行修定的折衷方法,提出了一種新的小波域局部自適應(yīng)去噪算法.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法既可以去除噪聲,又可以較好地保留圖像的高頻細(xì)節(jié)特征.

標(biāo)簽： 閾值小波系數(shù) 小波去噪函數(shù)

上傳時(shí)間： 2014-09-09

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擴(kuò)頻同步時(shí)頻域二維分布 R=[x,y] surf(R) x:-5:0.1:5 y:-0.01:0.005:0.1

擴(kuò)頻同步時(shí)頻域二維分布 R=[x,y] surf(R) x:-5:0.1:5 y:-0.01:0.005:0.1

標(biāo)簽： 0.1 0.005 surf 0.01

上傳時(shí)間： 2014-01-21

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java寫的猜數(shù)字遊戲

java寫的猜數(shù)字遊戲

標(biāo)簽： java

上傳時(shí)間： 2015-12-24

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