STC12C5410AD單片機溫度濕度采集,并將模擬量通過對半查找法查表轉(zhuǎn)換成溫度值
上傳時間： 2016-07-23
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矩量法是求解電磁場邊界值問題中一種行之有效的數(shù)值方法.它所做的工作是將積分方程化為差分方程,或?qū)⒎e分方程中積分化為有限求和,從而建立代數(shù)方程組,故它的主要工作量是用計算機求解代數(shù)方程組.所以,在矩量法求解代數(shù)方程組過程中,矩陣規(guī)模的大小涉及到占用內(nèi)存的多少,在很大程度上影響了計算的速度.如何盡可能的減少矩陣存儲量,成為加速矩量法計算的關(guān)鍵.此處介紹了方法
上傳時間： 2013-12-10
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用VxWorks的信號量機制實現(xiàn)任務(wù)同步.pdf ：為了保證諸任務(wù)對臨界critical資源l eso~ 的互斥訪問，VxWorks提供了任務(wù)同步機制。二進制信號量是VxWorks系統(tǒng)中實現(xiàn)任務(wù)同步的一種重要手段，它保證了任務(wù)在并發(fā)時結(jié)果的一致性。
標(biāo)簽： critical VxWorks eso
上傳時間： 2016-07-25
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標(biāo)簽：
上傳時間： 2016-07-27
上傳用戶：vodssv
PDU協(xié)議解釋,分析信息傳輸?shù)木唧w指令,擴大實際數(shù)據(jù)量
上傳時間： 2014-01-08
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利用PA口的第二功能將PA0口（即ADC的0通道）輸入的模擬量轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字量，通道的參考源選 擇AVCC，并且數(shù)據(jù)采用右對齊方式，轉(zhuǎn)換方式為每1秒啟動一次轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換結(jié)果由實驗臺上 的七段數(shù)碼管顯示
上傳時間： 2013-12-19
上傳用戶：ecooo
建立預(yù)測煙葉中含Ｎ量的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。。。。全局優(yōu)化算法
標(biāo)簽： 人工神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)模型 全局 優(yōu)化算法
上傳時間： 2013-11-28
上傳用戶：asdfasdfd
K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數(shù)據(jù)對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”（引力中心）來進行計算的。 k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個數(shù)據(jù)對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；而對于所剩下其它對象，則根據(jù)它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然后再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復(fù)這一過程直到標(biāo)準(zhǔn)測度函數(shù)開始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測度函數(shù). k個聚類具有以下特點：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開
標(biāo)簽： 聚類 K-MEANS k-means 對象
上傳時間： 2016-07-31
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K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數(shù)據(jù)對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”（引力中心）來進行計算的。 k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個數(shù)據(jù)對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；而對于所剩下其它對象，則根據(jù)它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然后再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復(fù)這一過程直到標(biāo)準(zhǔn)測度函數(shù)開始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測度函數(shù). k個聚類具有以下特點：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開
標(biāo)簽： 聚類 K-MEANS k-means 對象
上傳時間： 2013-12-19
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本程序?qū)崿F(xiàn)了在matlab環(huán)境下進行基于高階累積量的MUSIC算法仿真
標(biāo)簽： matlab MUSIC 程序 環(huán)境
上傳時間： 2016-08-01
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