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幅值算法的工程化改進(jìn)方法

  • apriori算法的詳細(xì)代碼

    apriori算法的詳細(xì)代碼,并且附有數(shù)據(jù),以及程序運(yùn)行方法!

    標(biāo)簽: apriori 算法 代碼

    上傳時(shí)間: 2016-05-26

    上傳用戶:Avoid98

  • 根據(jù)DFT的基二分解方法

    根據(jù)DFT的基二分解方法,可以發(fā)現(xiàn)在第L(L表示從左到右的運(yùn)算級(jí)數(shù),L=1,2,3…M)級(jí)中,每個(gè)蝶形的兩個(gè)輸入數(shù)據(jù)相距B=2^(L-1)個(gè)點(diǎn),同一旋轉(zhuǎn)因子對(duì)應(yīng)著間隔為2^L點(diǎn)的2^(M-L)個(gè)蝶形。從輸入端開始,逐級(jí)進(jìn)行,共進(jìn)行M級(jí)運(yùn)算。在進(jìn)行L級(jí)運(yùn)算時(shí),依次求出個(gè)2^(L-1)不同的旋轉(zhuǎn)因子,每求出一個(gè)旋轉(zhuǎn)因子,就計(jì)算完它對(duì)應(yīng)的所有的2^(M-L)個(gè)蝶形。因此我們可以用三重循環(huán)程序?qū)崿F(xiàn)FFT變換。同一級(jí)中,每個(gè)蝶形的兩個(gè)輸入數(shù)據(jù)只對(duì)本蝶形有用,而且每個(gè)蝶形的輸入、輸出數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)又同在一條水平線上,所以輸出數(shù)據(jù)可以立即存入原輸入數(shù)據(jù)所占用的存儲(chǔ)單元。這種方法可稱為原址計(jì)算,可節(jié)省大量的存儲(chǔ)單元。附件包含算法流程圖和源程序。

    標(biāo)簽: DFT 分解方法

    上傳時(shí)間: 2013-12-25

    上傳用戶:qiao8960

  • 二值圖像的信息隱藏

    二值圖像的信息隱藏,用到md5加密和改進(jìn)后的置亂算法

    標(biāo)簽: 二值圖像 信息隱藏

    上傳時(shí)間: 2013-12-10

    上傳用戶:hongmo

  • 第一步是計(jì)算輸人信號(hào)單邊功率譜密度(ESD)。使用快 %速傅里葉(FFr)算法將信號(hào)從時(shí)域轉(zhuǎn)換到頻域。因?yàn)镕Fr算法的輸出是離散譜

    第一步是計(jì)算輸人信號(hào)單邊功率譜密度(ESD)。使用快 %速傅里葉(FFr)算法將信號(hào)從時(shí)域轉(zhuǎn)換到頻域。因?yàn)镕Fr算法的輸出是離散譜,而這 %里我們需要的是連續(xù)譜,因此需要引人不同的比例因子來實(shí)現(xiàn)從離散譜到連續(xù)譜的轉(zhuǎn)換。 %在第二步中,我們利用迭代算法計(jì)算出相對(duì)于特定閡值的ESD的最高和最低頻率,從而 %估算出被檢測(cè)信號(hào)所占用的帶寬。這種算法同時(shí)適用于基帶信號(hào)和已調(diào)制信號(hào)。最后, %在第三步中,我們給出了輸出圖形的原代碼。

    標(biāo)簽: FFr ESD 信號(hào) 算法

    上傳時(shí)間: 2013-12-28

    上傳用戶:watch100

  • LMS算法的實(shí)現(xiàn)

    LMS算法的實(shí)現(xiàn),有相關(guān)權(quán)值的加權(quán)計(jì)算。

    標(biāo)簽: LMS 算法

    上傳時(shí)間: 2016-06-21

    上傳用戶:縹緲

  • 粒子群算法工具箱 該工具箱將PSO算法的核心部分封裝起來

    粒子群算法工具箱 該工具箱將PSO算法的核心部分封裝起來,提供給用戶的為算法的可調(diào)參數(shù),用戶只需要定義好自己需要優(yōu)化的函數(shù)(計(jì)算最小值或者最大值),并設(shè)置好函數(shù)自變量的取值范圍、每步迭代允許的最大變化量(稱為最大速度,Max_V)等,即可自行優(yōu)化。

    標(biāo)簽: PSO 工具箱 粒子群算法

    上傳時(shí)間: 2016-06-23

    上傳用戶:541657925

  • 遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)是一種抽象于生物進(jìn)化過程的基于自然選擇和生物遺傳機(jī)制的優(yōu)化技術(shù). 遺傳算法的基本原理 在遺傳算法的執(zhí)行過程中,每一代有許多不同的種群個(gè)體

    遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)是一種抽象于生物進(jìn)化過程的基于自然選擇和生物遺傳機(jī)制的優(yōu)化技術(shù). 遺傳算法的基本原理 在遺傳算法的執(zhí)行過程中,每一代有許多不同的種群個(gè)體(染色體 )同時(shí)存在。這些染色體中哪個(gè)保留(生存)、哪個(gè)淘汰(死亡),是根據(jù) 它們對(duì)環(huán)境的適應(yīng)能力來決定的,適應(yīng)性強(qiáng)的有更多的機(jī)會(huì)保留下來 。適應(yīng)性強(qiáng)弱是通過計(jì)算適應(yīng)性函數(shù)f(x)的值來判別的,這個(gè)值稱為適應(yīng)值。適應(yīng)值函數(shù)f(x)的構(gòu)成與目標(biāo)函數(shù)有密切關(guān)系,往往是目標(biāo)函數(shù)的變種。

    標(biāo)簽: Algorithm Genetic 算法 過程

    上傳時(shí)間: 2016-07-05

    上傳用戶:lizhizheng88

  • 探索圖像恢復(fù)中出現(xiàn)的正則化方法及其理論基礎(chǔ)

    探索圖像恢復(fù)中出現(xiàn)的正則化方法及其理論基礎(chǔ),進(jìn)一步發(fā)展Tikhonov正則化方法,得到圖像恢復(fù)算法和工程實(shí)際中一些病態(tài)問題的解,進(jìn)一步發(fā)展已有的數(shù)值解法,

    標(biāo)簽: 圖像恢復(fù) 正則化

    上傳時(shí)間: 2016-07-08

    上傳用戶:aix008

  • 本書是關(guān)于計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程領(lǐng)域的基礎(chǔ)性研究科目之一——數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法的專著。 本書在簡要回顧了基本的C++ 程序設(shè)計(jì)概念的基礎(chǔ)上

    本書是關(guān)于計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程領(lǐng)域的基礎(chǔ)性研究科目之一——數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法的專著。 本書在簡要回顧了基本的C++ 程序設(shè)計(jì)概念的基礎(chǔ)上,全面系統(tǒng)地介紹了隊(duì)列、堆棧、樹、圖等基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),以及貪婪算法、分而治之算法、分枝定界算法等多種算法設(shè)計(jì)方法,為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法的繼續(xù)學(xué)習(xí)和研究奠定了一個(gè)堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。更為可貴的是,本書不僅僅介紹了理論知識(shí),還提供了50多個(gè)應(yīng)用實(shí)例及600多道練習(xí)題。 本書內(nèi)容廣博權(quán)威,結(jié)構(gòu)清晰合理,是一本全新的有關(guān)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法的教材,對(duì)于計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程領(lǐng)域的從業(yè)人員也是一本很好的參考書。

    標(biāo)簽: 計(jì)算機(jī)科學(xué) 工程領(lǐng)域 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 算法

    上傳時(shí)間: 2014-01-10

    上傳用戶:it男一枚

  • 使用集合命令編寫的圖論最短路dijkstra算法的matlab程序

    使用集合命令編寫的圖論最短路dijkstra算法的matlab程序,flord算法的matlab程序,最大匹配的匈牙利算法(hungary)matlab程序,最小生成樹的兩種方法編寫的matlab程序,最小費(fèi)用最大流matlab程序

    標(biāo)簽: dijkstra matlab 命令 編寫

    上傳時(shí)間: 2016-07-13

    上傳用戶:gundan

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