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  • 這是一個測試檔

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    標簽： 這是一個

    上傳時間： 2015-12-22

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    標簽： splendidsplendidsplendid SF_Spline

    上傳時間： 2016-04-30

    上傳用戶：klxznh

  • SF_Spline(x,y)SF_Spline(x,y)

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    標簽： SF_SplineSF_Spline(x y)SF_Spline(x y)SF_Spline(x y)

    上傳時間： 2016-04-30

    上傳用戶：klxznh

  • 設有二元函數 f(x,y) = f(x) + f(y)

    設有二元函數 f(x,y) = f(x) + f(y) 其中： f(x) = f(x-1) * x (x >1) f(x)=1  (x=1) f(y) = f(y-1) + f(y-2)  (y> 2) f(y)=1  (y=1,2) 請編程建立 3 個并發協作進程，它們分別完成 f(x,y)、f(x)、f(y)

    標簽： 二元 函數

    上傳時間： 2017-04-21

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  • x-y圖解法求二元精餾塔理論塔板數

    x-y圖解法求二元精餾塔理論塔板數 本文件是一個m文件,要在matlab環境下運行

    標簽： x-y 圖解 二元

    上傳時間： 2017-12-08

    上傳用戶：XLJD

  • x-y圖解法求二元精餾塔理論塔板數

    x-y圖解法求二元精餾塔理論塔板數 本文件是一個m文件,要在matlab環境下運行

    標簽： x-y 圖解 二元

    上傳時間： 2017-12-08

    上傳用戶：XLJD

  • 小波與算子 第1卷《小波》（Y.邁耶）

    小波與算子 第1卷《小波》（Y.邁耶）  小波與算子 第1卷《小波》（Y.邁耶）

    標簽： Y.

    上傳時間： 2018-03-22

    上傳用戶：caigen0001

  • Coreldraw x8

    步驟一 按快捷鍵Ctrl+N新建A4大小空白橫向文檔，并填充顏色為淺綠色。 步驟二 選擇工具箱中的“貝塞爾工具”繪制荷葉，使用“形狀工具”進行節點調整。填充輪廓色和填充色。 步驟三 在工具箱中選擇“網狀填充工具”設置網格中的行列數為3*3，鼠標框選中間4個節點，統一填充顏色為（R：0，G:153，B：51）。 步驟四 選擇“貝塞爾工具”繪制荷葉葉脈，由于所畫線條是不連接的單一曲線，所以繪制時可以借助鍵盤上的“空格”鍵來進行切換。 步驟五 接著利用“貝塞爾工具”依照前面的方法繪制出不同形態的葉子并Ctrl+G群組。 步驟六 用“貝塞爾工具”繪制荷葉莖部，按F12鍵調整曲線寬度為3，自定義顏色值為（C：70，M:0，Y：100，K：0），然后執行“對象”→“將輪廓轉換為對象”命令，再次按F12鍵添加寬度為細線的（C：78，M:19，Y：76，K：0）的顏色值，調整順序到后層。 步驟七 選擇一片群組合過的葉子，進行位圖模糊處理，放在畫面后面，達到近實遠虛的視覺效果。 步驟八 選擇“貝塞爾工具”繪制花瓣，借助網狀填充工具填充粉色到洋紅色，按Ctrl鍵繪制一個正圓，按F12把圓加粗，然后執行“對象”→“將輪廓轉換為對象”命令（Ctrl+Shift+Q）。 步驟九 繪制各種形態的荷花造型，并群組圖形。

    標簽： Coreldraw x8

    上傳時間： 2018-08-03

    上傳用戶：cjmktt

  • 無限能量信號，信號x(n)與y(n)的互相關函數

    無限能量信號，信號x(n)與y(n)的互相關函數

    標簽： 信號 能量 函數

    上傳時間： 2019-04-16

    上傳用戶：wc12

  • matlab神經網絡算法通信信號調制識別y

    %========================開始提取加噪信號的各類特征值================================ for n=1:1:50;     m=n*Ns;     x=(n-1)*Ns; for i=x+1:m;          %提取加噪信號'signal_with_noise=y+noise'的前256個元素，抽取50次     y0(i)=signal_with_noise(i); end Y=fft(y0);        %對調制信號進行快速傅里葉算法（離散） y1=hilbert(y0) ;    %調制信號實部的解析式  factor=0;        %開始求零中心歸一化瞬時幅度譜密度的最大值gamma_max for i=x+1:m;    factor=factor+y0(i); end ms=factor/(m-x); an_i=y0./ms; acn_i=an_i-1; end gamma_max=max(fft(acn_i.*acn_i))/Ns

    標簽： matlab 神經網絡算法 通信信號 調制識別

    上傳時間： 2020-04-07

    上傳用戶：如拷貝般復制

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