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<li id="cy6uu"></li> 樣板 B 樹 ( B - tree ) 規(guī)則 : (1) 每個(gè)節(jié)點(diǎn)內(nèi)元素個(gè)數(shù)在 [MIN,2*MIN] 之間, 但根節(jié)點(diǎn)元素個(gè)數(shù)為 [1,2*MIN] (2) 節(jié)點(diǎn)內(nèi)元素由小排到大, 元素不重複 (3) 每個(gè)節(jié)點(diǎn)內(nèi)的指標(biāo)個(gè)數(shù)為元素個(gè)數(shù)加一 (4) 第 i 個(gè)指標(biāo)所指向的子節(jié)點(diǎn)內(nèi)的所有元素值皆小於父節(jié)點(diǎn)的第 i 個(gè)元素 (5) B 樹內(nèi)的所有末端節(jié)點(diǎn)深度一樣
上傳時(shí)間： 2017-05-14
上傳用戶：日光微瀾
本論文主要介紹圖像處理系統(tǒng)軟件的算法分析、代碼實(shí)現(xiàn)。以及實(shí)現(xiàn)軟件開發(fā)的程序開發(fā)工具Delphi的簡(jiǎn)單介紹。軟件開發(fā)的目的是實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的銳化、扭曲、波浪平滑處理等效果。文章的主要內(nèi)容為該軟件的算法分析過程、代碼編寫、界面設(shè)計(jì)和系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)過程。本論文特別對(duì)圖象的銳化、圖象的扭曲和圖象的平滑處理算法進(jìn)行了系統(tǒng)的分析和比較，如銳化功能的差分法與邊緣提取算法的分析、比較，平滑功能的平滑濾波法、中值濾波法、自適應(yīng)濾波法等算法的分析、比較。然后對(duì)確定的這幾個(gè)功能算法的實(shí)現(xiàn)編寫了Delphi的算法代碼，其中心代碼在文中將詳細(xì)介紹。論文最后介紹了本軟件的界面設(shè)計(jì)過程和界面設(shè)計(jì)結(jié)果，并對(duì)其中幾個(gè)主要按鈕的代碼實(shí)現(xiàn)做了介紹。是介紹整個(gè)軟件開發(fā)過程的文章。
標(biāo)簽： Delphi 算法分析 軟件開發(fā) 論文
上傳時(shí)間： 2017-05-21
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數(shù)值分析與計(jì)算的PPT幻燈片與MAT源碼，含數(shù)值插值逼近擬合積分及方程求解等等
上傳時(shí)間： 2017-06-04
上傳用戶：qiaoyue
演算法是指利用電腦解決問題所需要的具體方法和步驟。也就是說給定初始狀態(tài)或輸入數(shù)據(jù)，經(jīng)過電腦程序的有限次運(yùn)算，能夠得出所要求或期望的終止?fàn)顟B(tài)或輸出數(shù)據(jù)。本書介紹電腦科學(xué)中重要的演算法及其分析與設(shè)計(jì)技術(shù)
標(biāo)簽： 算法
上傳時(shí)間： 2017-06-09
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摘要:重構(gòu)相空間是非線性分析的基礎(chǔ) ,利用聯(lián)積分導(dǎo)出的 C2C方法是估計(jì)相空間重構(gòu)參數(shù)延遲時(shí)間和延遲時(shí)間窗的有效方。由于混沌系統(tǒng)的初值敏感性和實(shí)際序列長(zhǎng)度有限并帶噪 ,使得 C2C方法估計(jì)出的和具有波動(dòng)性。為了降低估值偏差 ,借鑒譜估計(jì)中平均法的思想 ,提出一種不同于已有文獻(xiàn)利用整段序列估算和,而采用對(duì)序列分段估值后取平均的方法 ,并重點(diǎn)討論了帶噪序列的和 估值及序列長(zhǎng)度對(duì)估值的影響。數(shù)值仿真證明這種平均處理方法對(duì)和的估值具有較好的有效性和可靠性。關(guān)鍵詞:非線性時(shí)間序列 關(guān)聯(lián)積分 重構(gòu)參數(shù) 平均
上傳時(shí)間： 2017-07-05
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本文在分析計(jì)算機(jī)（網(wǎng)絡(luò)）考試的發(fā)展及現(xiàn)有模式的基礎(chǔ)上，結(jié)合計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展和素質(zhì)教育的要求，提出了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)考試的模式，并在技術(shù)實(shí)現(xiàn)上進(jìn)行了詳細(xì)的分析.本系統(tǒng)是在Windows XP下，以IIS5.1(Internet Information Server)網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)為應(yīng)用服務(wù)器，選擇ASP.NET(C#)、SQL Server 2000開發(fā)在線考試系統(tǒng)，采用WEB技術(shù)實(shí)現(xiàn)，WEB技術(shù)超越了傳統(tǒng)的“客戶機(jī)/服務(wù)器”的兩層結(jié)構(gòu)，采用的是三層體系（B/S）結(jié)構(gòu)：用戶端/服務(wù)器端/數(shù)據(jù)庫，因此WEB結(jié)構(gòu)有著更好的安全性，在用戶機(jī)上不需要安裝任何應(yīng)用程序；本系統(tǒng)可以隨機(jī)生成試卷，同時(shí)保證試卷的整體水平一致的前提下，每套試卷的題目不完全相同，即使對(duì)于同一個(gè)試題而言，試題答案的顯示順序也是不相同的。同時(shí)該系統(tǒng)避免了傳統(tǒng)在線考試效率低，可維護(hù)性不高的缺點(diǎn)。
標(biāo)簽： 分 計(jì)算機(jī) 網(wǎng)絡(luò) 發(fā)展
上傳時(shí)間： 2014-01-14
上傳用戶：zsjinju
賽車路線分析，解決這個(gè)問題時(shí)，我們主要是利用多次插值來求得曲線上的點(diǎn)，利用這些點(diǎn)來擬合比賽車道的曲線和選手的速度曲線，畫出圖像。用M語言并且用坐標(biāo)平面上的點(diǎn)之間的距離計(jì)算公式計(jì)算周長(zhǎng)L，用梯形法求所圍區(qū)域的面積。最后根據(jù)速度圖像來判斷路況。
標(biāo)簽： 分
上傳時(shí)間： 2013-12-18
上傳用戶：小鵬
運(yùn)用C++編寫的一個(gè)二次插值運(yùn)算程序，為數(shù)值分析中的作業(yè)
上傳時(shí)間： 2017-08-04
上傳用戶：123啊
內(nèi)容提要:圖像分割是由圖像處理進(jìn)到圖像分析的關(guān)鍵步驟，也是一種基本的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù).這是因?yàn)閳D像的分割、目標(biāo)的分離、特征的提取和參數(shù)的測(cè)量將原始的圖像轉(zhuǎn)化為更抽象更緊湊的形式，使得更高層的分析和理解成為可能.因此，圖像分割多年來一直得到人們的高度重視.本文從圖像分割的數(shù)學(xué)描述入手,介紹給出了圖像分割中常用的幾種方法,即灰度閾值分割法、邊緣檢測(cè)和區(qū)域跟蹤以及基于分水嶺算法的分割方法.還列舉了基于特定工具的圖像分割方法.隨后介紹給出了圖像分割在多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用.
上傳時(shí)間： 2013-12-15
上傳用戶：wang5829
利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法對(duì)一個(gè)給定信號(hào)的兩端進(jìn)行延拓，在數(shù)據(jù)的兩端各得到兩個(gè)附加的極大值點(diǎn)和兩個(gè)附加的極小值點(diǎn).由此利用三次樣條函數(shù)得到原始信號(hào)的上下包絡(luò)線和平均包絡(luò)線，實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確的EMD分解.
標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分析方法 信號(hào)
上傳時(shí)間： 2017-09-01
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