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無(wú)(wú)線網(wǎng)(wǎng)絡(luò)(luò)技術(shù)(shù)

  • 看n2實(shí)例 #Create a simulator object set ns [new Simulator] #Define different colors for data flows

    看n2實(shí)例 #Create a simulator object set ns [new Simulator] #Define different colors for data flows #$ns color 1 Blue #$ns color 2 Red #Open the nam trace file set nf [open out-1.nam w] $ns namtrace-all $nf set f0 [open out0.tr w] set f1 [open out1.tr w] #Define a finish procedure proc finish {} { global ns nf $ns flush-trace #Close the trace file close $nf #Execute nam on the trace file exit 0 } #Create four nodes set n0 [$ns node] set n1 [$ns node] set n2 [$ns node] set n3 [$ns node] #Create links between the nodes $ns duplex-link $n0 $n2 1Mb 10ms

    標(biāo)簽: simulator Simulator different Create

    上傳時(shí)間: 2016-07-02

    上傳用戶(hù):wfl_yy

  • 程序名:ga_bp_predict.cpp 描述: 采用GA優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序

    程序名:ga_bp_predict.cpp 描述: 采用GA優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序,用于單因素時(shí)間 序列的預(yù)測(cè),采用了單步與多步相結(jié)合預(yù)測(cè) 說(shuō)明: 采用GA(浮點(diǎn)編碼)優(yōu)化NN的初始權(quán)值W[j][i],V[k][j],然后再采用BP算法 優(yōu)化權(quán)值

    標(biāo)簽: ga_bp_predict cpp 程序 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    上傳時(shí)間: 2014-02-18

    上傳用戶(hù):冇尾飛鉈

  • 若不希望用與估計(jì)輸入信號(hào)矢量有關(guān)的相關(guān)矩陣來(lái)加快LMS算法的收斂速度

    若不希望用與估計(jì)輸入信號(hào)矢量有關(guān)的相關(guān)矩陣來(lái)加快LMS算法的收斂速度,那么可用變步長(zhǎng)方法來(lái)縮短其自適應(yīng)收斂過(guò)程,其中一個(gè)主要的方法是歸一化LMS算法(NLMS算法),變步長(zhǎng) 的更新公式可寫(xiě)成 W(n+1)=w(n)+ e(n)x(n) =w(n)+ (3.1) 式中, = e(n)x(n)表示濾波權(quán)矢量迭代更新的調(diào)整量。為了達(dá)到快速收斂的目的,必須合適的選擇變步長(zhǎng) 的值,一個(gè)可能策略是盡可能多地減少瞬時(shí)平方誤差,即用瞬時(shí)平方誤差作為均方誤差的MSE簡(jiǎn)單估計(jì),這也是LMS算法的基本思想。

    標(biāo)簽: LMS 輸入信號(hào) 矢量 矩陣

    上傳時(shí)間: 2016-07-07

    上傳用戶(hù):changeboy

  • %例35-22:LU分解法求解下列方程組。大家可以學(xué)習(xí)一下

    %例35-22:LU分解法求解下列方程組。大家可以學(xué)習(xí)一下

    標(biāo)簽: 35 22 分解 方程

    上傳時(shí)間: 2016-07-12

    上傳用戶(hù):chenlong

  • Serial,Rs232通訊網(wǎng)路傳輸原理

    Serial,Rs232通訊網(wǎng)路傳輸原理

    標(biāo)簽: Serial 232 Rs

    上傳時(shí)間: 2014-01-23

    上傳用戶(hù):731140412

  • Digital Signature Algorithm (DSA)是Schnorr和ElGamal簽名算法的變種

    Digital Signature Algorithm (DSA)是Schnorr和ElGamal簽名算法的變種,被美國(guó)NIST作為DSS(DigitalSignature Standard)。算法中應(yīng)用了下述參數(shù): p:L bits長(zhǎng)的素?cái)?shù)。L是64的倍數(shù),范圍是512到1024; q:p - 1的160bits的素因子; g:g = h^((p-1)/q) mod p,h滿(mǎn)足h < p - 1, h^((p-1)/q) mod p > 1; x:x < q,x為私鑰 ; y:y = g^x mod p ,( p, q, g, y )為公鑰; H( x ):One-Way Hash函數(shù)。DSS中選用SHA( Secure Hash Algorithm )。 p, q, g可由一組用戶(hù)共享,但在實(shí)際應(yīng)用中,使用公共模數(shù)可能會(huì)帶來(lái)一定的威脅。簽名及驗(yàn)證協(xié)議如下: 1. P產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)k,k < q; 2. P計(jì)算 r = ( g^k mod p ) mod q s = ( k^(-1) (H(m) + xr)) mod q 簽名結(jié)果是( m, r, s )。 3. 驗(yàn)證時(shí)計(jì)算 w = s^(-1)mod q u1 = ( H( m ) * w ) mod q u2 = ( r * w ) mod q v = (( g^u1 * y^u2 ) mod p ) mod q 若v = r,則認(rèn)為簽名有效。   DSA是基于整數(shù)有限域離散對(duì)數(shù)難題的,其安全性與RSA相比差不多。DSA的一個(gè)重要特點(diǎn)是兩個(gè)素?cái)?shù)公開(kāi),這樣,當(dāng)使用別人的p和q時(shí),即使不知道私鑰,你也能確認(rèn)它們是否是隨機(jī)產(chǎn)生的,還是作了手腳。RSA算法卻作不到。

    標(biāo)簽: Algorithm Signature Digital Schnorr

    上傳時(shí)間: 2014-01-01

    上傳用戶(hù):qq521

  • 計(jì)算pi ** Pascal Sebah : September 1999 ** ** Subject: ** ** A very easy program to compute Pi w

    計(jì)算pi ** Pascal Sebah : September 1999 ** ** Subject: ** ** A very easy program to compute Pi with many digits. ** No optimisations, no tricks, just a basic program to learn how ** to compute in multiprecision.

    標(biāo)簽: September Subject compute program

    上傳時(shí)間: 2013-12-20

    上傳用戶(hù):jennyzai

  • 設(shè)平面上分布著n個(gè)白點(diǎn)和n個(gè)黑點(diǎn)

    設(shè)平面上分布著n個(gè)白點(diǎn)和n個(gè)黑點(diǎn),每個(gè)點(diǎn)用一對(duì)坐標(biāo)(x, y)表示。一個(gè)黑點(diǎn)b=(xb,yb)支配一個(gè)白點(diǎn)w=(xw, yw)當(dāng)且僅當(dāng)xb>=xw和yb>=yw。若黑點(diǎn)b支配白點(diǎn)w,則黑點(diǎn)b和白點(diǎn)w可匹配(可形成一個(gè)匹配對(duì))。在一個(gè)黑點(diǎn)最多只能與一個(gè)白點(diǎn)匹配,一個(gè)白點(diǎn)最多只能與一個(gè)黑點(diǎn)匹配的前提下,求n個(gè)白點(diǎn)和n個(gè)黑點(diǎn)的最大匹配對(duì)數(shù)。

    標(biāo)簽: 分布

    上傳時(shí)間: 2013-12-20

    上傳用戶(hù):米卡

  • OpenGL中的各種轉(zhuǎn)換是通過(guò)矩陣運(yùn)算實(shí)現(xiàn)的

    OpenGL中的各種轉(zhuǎn)換是通過(guò)矩陣運(yùn)算實(shí)現(xiàn)的,具體的說(shuō),就是當(dāng)發(fā)出一個(gè)轉(zhuǎn)換命令時(shí),該命令會(huì)生成一個(gè)4X4階的轉(zhuǎn)換矩陣(OpenGL中的物體坐標(biāo)一律采用齊次坐標(biāo),即(x, y, z, w),故所有變換矩陣都采用4X4矩陣),當(dāng)前矩陣與這個(gè)轉(zhuǎn)換矩陣相乘,從而生成新的當(dāng)前矩陣。例如,對(duì)于頂點(diǎn)坐標(biāo)v ,轉(zhuǎn)換命令通常在頂點(diǎn)坐標(biāo)命令之前發(fā)出,若當(dāng)前矩陣為C,轉(zhuǎn)換命令構(gòu)成的矩陣為M,則發(fā)出轉(zhuǎn)換命令后,生成的新的當(dāng)前矩陣為CM,這個(gè)矩陣再乘以頂點(diǎn)坐標(biāo)v,從而構(gòu)成新的頂點(diǎn)坐標(biāo)CMv。上述過(guò)程說(shuō)明,程序中繪制頂點(diǎn)前的最后一個(gè)變換命令最先作用于頂點(diǎn)之上。這同時(shí)也說(shuō)明,OpenGL編程中,實(shí)際的變換順序與指定的順序是相反的。文檔對(duì)其進(jìn)行了詳細(xì)的分析。

    標(biāo)簽: OpenGL 轉(zhuǎn)換 矩陣運(yùn)算

    上傳時(shí)間: 2016-07-21

    上傳用戶(hù):qilin

  • 類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)路中的RBF matlab toolbox

    類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)路中的RBF matlab toolbox

    標(biāo)簽: toolbox matlab RBF

    上傳時(shí)間: 2016-07-22

    上傳用戶(hù):daguda

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