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在工業(yè)溫度測(cè)控場(chǎng)合K型熱電偶因其線性度 好,價(jià)格便宜,測(cè)量范圍寬而得到廣泛的使用.但它往往需要冷端補(bǔ)償,且電路較復(fù)雜,調(diào)試麻煩,而 K型熱電偶串行模數(shù)轉(zhuǎn)換器MAX6675 不但可將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換成溫度值對(duì)應(yīng)的數(shù) 字量，而且自帶冷端補(bǔ)償， 其溫度分辨能力達(dá)0.25?？梢詽M足絕大多數(shù)工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)合。
上傳時(shí)間： 2015-08-16
上傳用戶：上善若水
求Weighted/Non-weighted貝葉斯k近鄰模型的matlab程序，內(nèi)含具體說(shuō)明。
標(biāo)簽： Non-weighted Weighted matlab 貝葉斯
上傳時(shí)間： 2015-08-16
上傳用戶：xhz1993
J-O promgram 用于稀土研究工作者
上傳時(shí)間： 2014-01-23
上傳用戶：標(biāo)點(diǎn)符號(hào)
有于玻璃的J-O分析，謹(jǐn)獻(xiàn)給辛勤工作在稀土工作崗位上的人們。
上傳時(shí)間： 2013-12-12
上傳用戶：songnanhua
Struts結(jié)合了數(shù)個(gè)技術(shù)，為了要瞭解Struts，您必須先瞭解JSP/Servlet相關(guān)技術(shù)，必須先瞭解MVC、Model 1、Model 2等架構(gòu)模式。
標(biāo)簽： Struts
上傳時(shí)間： 2013-12-21
上傳用戶：lhc9102
滙編語(yǔ)言的一個(gè)應(yīng)用實(shí)例﹐該程序的功能為將十六進(jìn)制數(shù)轉(zhuǎn)換成二制進(jìn)數(shù)。
標(biāo)簽： 程序
上傳時(shí)間： 2014-01-14
上傳用戶：zhyiroy
數(shù)字信號(hào)處理的應(yīng)用之一是從含有加性噪聲的信號(hào)中去除噪聲。現(xiàn)有被噪聲污染的信號(hào)x[k]=s[k]+d[k],式中： 為原始信號(hào)d[k]為均勻分布的白噪聲。 （1）分別產(chǎn)生50點(diǎn)的序列s[k]和白噪聲序列d[k],將二者疊加生成x[k],并在同一張圖上繪出x0[k],d[k]和x[k]的序列波形。 （2）均值濾波可以有效去除疊加在低頻信號(hào)上的噪聲。已知3點(diǎn)滑動(dòng)平均數(shù)字濾波器的單位脈沖響應(yīng)為h[k]=[1,1,1 k=0,1,2],計(jì)算y[k]=x[k]*h[k],在同一張圖上繪出前50點(diǎn)y[k],s[k]和x[k]的波形，比較序列y[k]和s[k]。
標(biāo)簽： 信號(hào) 白噪聲 數(shù)字信號(hào)處理 分布
上傳時(shí)間： 2015-08-19
上傳用戶：Andy123456
數(shù)值分析中的歐拉算法 本文建立在數(shù)值分析的理論基礎(chǔ)上，能夠在Matlab環(huán)境中運(yùn)行，給出了理論分析、程序清單以及計(jì)算結(jié)果。更重要的是，還有詳細(xì)的對(duì)算法的框圖說(shuō)明。首先運(yùn)用Romberg積分方法對(duì)給出定積分進(jìn)行積分，然後對(duì)得到的結(jié)果用插值方法，分別求出Lagrange插值多項(xiàng)式和Newton插值多項(xiàng)式，再運(yùn)用最小二乘法的思想求出擬合多項(xiàng)式，最後對(duì)這些不同類型多項(xiàng)式進(jìn)行比較，找出它們各自的優(yōu)劣。
上傳時(shí)間： 2013-12-18
上傳用戶：yoleeson
ACM試題Problem K:Ones Description Given any integer 0 <= n <= 10000 not divisible by 2 or 5, some multiple of n is a number which in decimal notation is a sequence of 1 s. How many digits are in the smallest such a multiple of n?
標(biāo)簽： Description divisible Problem integer
上傳時(shí)間： 2015-08-23
上傳用戶：zhenyushaw
VC k-means聚類算法源碼。kmeans是一種常用的分割算法，簡(jiǎn)單而又高效
標(biāo)簽： k-means kmeans VC 聚類算法
上傳時(shí)間： 2015-08-24
上傳用戶：tianyi223
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