C-N解偏微分方程的程序。解的是定步長的拋物型偏微分方程： du/dx - a * d2u/dx2 = 0 在程序中可以更改 a 的值以實(shí)現(xiàn)不同系數(shù)的解。在循環(huán)中改變 a 的值以實(shí)現(xiàn)變系數(shù). 該說明在壓縮包是也有
上傳時(shí)間： 2014-01-26
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基于J2EE的物流信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 介紹了J2EE 體系結(jié)構(gòu)、Mv c模式等相關(guān)概念和技術(shù)，并重點(diǎn)探討了 目 前比 較受歡迎的三種開源框架( s t r ut s框架、S Pr i n g框架和H i b e m a t e 框架)。 分析了他們的體系結(jié)構(gòu)、 特點(diǎn)和優(yōu)缺點(diǎn)。 根據(jù)J ZE E的分層結(jié)構(gòu)，結(jié)合We b應(yīng)用 的特點(diǎn)， 將三種框架進(jìn)行組合設(shè)計(jì)， 即表現(xiàn)層用S t r ut s框架、 業(yè)務(wù)邏輯層用S P ri n g 框架、持久層用比b ema t e 框架，從而來構(gòu)建物流信息系統(tǒng)。這種整合框架使各 層相對(duì)獨(dú)立， 減少各層之間的禍合程度，同時(shí)加快了系統(tǒng)的開發(fā)過程，增強(qiáng)了系 統(tǒng)的可維護(hù)性和可擴(kuò)展性，初步達(dá)到了分布式物流信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)目標(biāo)。 經(jīng)過以上分析，結(jié)合物流系統(tǒng)的業(yè)務(wù)需求，進(jìn)行了相關(guān)的實(shí)現(xiàn)。最后，系統(tǒng) 運(yùn)用先進(jìn)的A ja x技術(shù)來增強(qiáng)Ui層與服務(wù)器的異步通信能力， 使用戶體驗(yàn)到動(dòng)態(tài) 且響應(yīng)靈 敏的桌 面級(jí)w e b應(yīng)用程序。 通過江聯(lián)公司的試運(yùn)行結(jié)果，系統(tǒng)達(dá)到了 渝瞇。 并 且 對(duì) 江 聯(lián) 公 司 提 出 了 基 于 R F I D 的 解 決 方 案 的 實(shí) 施 計(jì) 劃 。
上傳時(shí)間： 2016-06-01
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Software given here is to accompany the textbook: W.H. Tranter, ％ K.S. Shanmugan, T.S. Rappaport, and K.S. Kosbar, Principles of ％ Communication Systems Simulation with Wireless Applications, ％ Prentice Hall PTR, 2004.
標(biāo)簽： K.S. W.H. T.S. Shanmugan
上傳時(shí)間： 2016-06-12
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％radon transform clear all ％ N=800 n=1:N fs=200 t=n/fs x1=exp(j*2*pi*(5*t+0.5*5*t.^2)) x2=exp(j*2*pi*(5*t+0.5*15*t.^2)) x=x1+x2 ％N=length(x) ％ ambifunb(x ) ％*****************************************RAT naf=ambifunb(x) htl(abs(naf)) ％ [wh,rho,theta]=htl(abs(naf)) colormap([0,0,0]) ％ xlabel( 極半徑 ) ％ ylabel( 角度 ) ％**************************************％找出峰值點(diǎn)的坐標(biāo),計(jì)算初始頻率和調(diào)頻斜率(正確) ％找出峰值點(diǎn)的坐標(biāo) b=max(max(wh)) [u,a]=find(wh>=0.8*b)
標(biāo)簽： transform radon clear fs
上傳時(shí)間： 2014-10-27
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提出了一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定的PID 控制方法。由于小波變換具有良 好的時(shí)頻局部特性,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的非線性映射能力,自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)等優(yōu)勢,采用規(guī) 范正交的小波函數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基函數(shù)構(gòu)成小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)兼有小波函數(shù)的緊 支性、波動(dòng)性以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力,自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力等優(yōu)點(diǎn),滲碳爐控制實(shí) 驗(yàn)結(jié)果表明,用該方法整定的PID 控制系統(tǒng)收斂速度快,逼近精度高,魯棒性好
標(biāo)簽： PID 函數(shù) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2014-01-15
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設(shè)計(jì)一FIR低通濾波器 0=<|w|<=0.25Pi,輸入n代表FIR濾波器的長度,輸出H(ejw)幅度值,N代表輸出數(shù),Hbs[N]存放H(ejw)的幅度值,h[n]存放H[z]的系數(shù),算法采用Hamming窗函數(shù)
上傳時(shí)間： 2016-06-28
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求標(biāo)準(zhǔn)偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1
標(biāo)簽： gt myfunction function numel
上傳時(shí)間： 2014-01-15
上傳用戶：hongmo
求標(biāo)準(zhǔn)偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1
標(biāo)簽： gt myfunction function numel
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求標(biāo)準(zhǔn)偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1
標(biāo)簽： gt myfunction function numel
上傳時(shí)間： 2016-06-28
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求標(biāo)準(zhǔn)偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1
標(biāo)簽： gt myfunction function numel
上傳時(shí)間： 2014-09-03
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