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時間片輪轉調度算法

  • 用途:數字圖象處理算法的演示

    用途:數字圖象處理算法的演示,包括: • 圖象的DFT和逆DFT • 圖象的FFT和逆FFT • 在圖象中加入正弦噪聲 • 圖象的模板運算實現圖象平滑和銳化 • 圖象的直方圖均衡化 • 圖象的對比度拉伸 • 圖象的中值濾波 • 圖象灰度直方圖的顯示 • 若干頻域濾波器 • 圖象的鏡像 • 圖象的旋轉(90度與任意角度) • 圖象的放縮 • 其它小算法

    標簽: 數字 圖象處理 算法

    上傳時間: 2015-04-13

    上傳用戶:lo25643

  • 目標:手工選擇視頻圖像上的待跟蹤目標;利用塊匹配的方法估計目標區域在下一幀圖像中的位置;循環這個過程直到目標從圖像幀中消失。 技術:avi視頻流的幀讀取;圖像幀存儲格式的了解;RGB圖像的灰度化;灰

    目標:手工選擇視頻圖像上的待跟蹤目標;利用塊匹配的方法估計目標區域在下一幀圖像中的位置;循環這個過程直到目標從圖像幀中消失。 技術:avi視頻流的幀讀取;圖像幀存儲格式的了解;RGB圖像的灰度化;灰度圖象的平滑濾波;塊運動估計算法的實現;使用MFC顯示圖像幀;MFC上鼠標事件的使用。

    標簽: 圖像 avi RGB

    上傳時間: 2015-04-15

    上傳用戶:hfmm633

  • SystemC片上系統設計的源代碼: 書籍介紹: SystemC是被實踐證明的優秀的系統設計描述語言

    SystemC片上系統設計的源代碼: 書籍介紹: SystemC是被實踐證明的優秀的系統設計描述語言,它能夠完成從系統到門級、從軟件到硬件、從設計到驗證的全部描述。SystemC 2.01已作為一個穩定的版本提交到IEEE,申請國際標準。 本書為配合清華大學電子工程系SystemC相關課程的教學而編寫。全書分9章,內容包括:硬件描述語言的發展史;SystemC出現的歷史背景和片上系統設計方法學概述;SystemC的基本語法;SystemC的寄存器傳輸級設計和SystemC的可綜合語言子集,以及根據作者設計經歷歸結的RTL設計準則和經驗;接口、端口和通道等SystemC行為建模實例——片上總線系統;SystemC與VHDL/Verilog HDL的比較;SystemC的驗證標準和驗證方法學;SystemC開發工具SystemC_win、WaveViewer等,以及使用MATLAB進行SystemC算法模塊的驗證。每一章都精心編寫了課后習題以配合教學的需要。 本書可作為大學電子設計自動化(EDA)相關課程教材,也可供電子工程技術人員作為SystemC設計、應用開發的技術參考書。本書豐富的實例源代碼特別適合初學者根據內容實際運行、體會,舉一反三,以掌握SystemC進行應用系統設計。

    標簽: SystemC 片上系統 源代碼 書籍

    上傳時間: 2014-11-29

    上傳用戶:qoovoop

  • VC++編程實現了二元域的BM算法。Berlekamp-Massey 算法是一個少有的高效算法。只需要輸入密文中的2l個比特

    VC++編程實現了二元域的BM算法。Berlekamp-Massey 算法是一個少有的高效算法。只需要輸入密文中的2l個比特,就可以產生LFSR的最小多項式,從而生成整個序列。這里的l是系統的線性復雜度。

    標簽: Berlekamp-Massey 算法 編程實現 二元

    上傳時間: 2013-12-29

    上傳用戶:璇珠官人

  • 這個是圖的廣度周游的源代碼。解壓即可。算法比較簡潔

    這個是圖的廣度周游的源代碼。解壓即可。算法比較簡潔,復雜度較小。

    標簽: 源代碼 比較 解壓 算法

    上傳時間: 2015-05-08

    上傳用戶:lizhen9880

  • 本程序演示的是用簡單遺傳算法隨機一個種群

    本程序演示的是用簡單遺傳算法隨機一個種群,然后根據所給的交叉率,變異率,世代數計算最大適應度所在的代數

    標簽: 程序 算法 隨機

    上傳時間: 2013-12-25

    上傳用戶:gengxiaochao

  • 提供一個人工免疫算法源程序

    提供一個人工免疫算法源程序,其算法過程包括: 1.設置各參數 2.隨機產生初始群體——pop=initpop(popsize,chromlength) 3.故障類型編碼,每一行為一種!code(1,:),正常;code(2,:),50%;code(3,:),150%。實際故障測得數據編碼,這里Unnoralcode,188% 4.開始迭代(M次): 1)計算目標函數值:歐氏距離[objvalue]=calobjvalue(pop,i) 2)計算群體中每個個體的適應度fitvalue=calfitvalue(objvalue) 3)選擇newpop=selection(pop,fitvalue) objvalue=calobjvalue(newpop,i) % 交叉newpop=crossover(newpop,pc,k) objvalue=calobjvalue(newpop,i) % 變異newpop=mutation(newpop,pm) objvalue=calobjvalue(newpop,i) % 5.求出群體中適應值最大的個體及其適應值 6.迭代停止判斷。

    標簽: 人工免疫 算法 源程序

    上傳時間: 2014-01-01

    上傳用戶:trepb001

  • 雜湊法(Hashing)的搜尋與一般的搜尋法(searching)是不一樣的。在雜湊法中

    雜湊法(Hashing)的搜尋與一般的搜尋法(searching)是不一樣的。在雜湊法中,鍵值(key value)或識別字(identifier)在記憶體的位址是經由函數(function)轉換而得的。此種函數,一般稱之為雜湊函數(Hashing function)或鍵值對應位址轉換(key to address transformation)。對於有限的儲存空間,能夠有效使用且在加入或刪除時也能快的完成,利用雜湊法是最適當不過了。因為雜湊表搜尋在沒有碰撞(collision)及溢位(overflow)的情況下,只要一次就可擷取到。

    標簽: searching Hashing

    上傳時間: 2013-12-23

    上傳用戶:dancnc

  • Kruskal算法

    Kruskal算法,Kruskal算法的時間復雜度為 ,與圖中邊數有關,而與圖中的頂點數無關,因此該算法適合與求邊稀疏的網的最小生成樹。

    標簽: Kruskal 算法

    上傳時間: 2013-12-24

    上傳用戶:lanhuaying

  • 魔方問題是算法設計中一個難點

    魔方問題是算法設計中一個難點,搜索算法的復雜度很高,在這個例子中將采用并行處理的算法對其中的限界剪枝算法進行搜索。

    標簽: 魔方 算法設計

    上傳時間: 2014-01-06

    上傳用戶:skfreeman

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