DES(Data Encrypton Standard) 算法的實現(xiàn)網(wǎng)上已經(jīng)有很多，本人在此講述的是在DES算法加密過程中如何查看16迭代過程中生成的Ki,Li,Ri,Fi,Si等，這樣可以當做一個DES加密對照器，這樣可以方便的發(fā)現(xiàn)你在加密過程中出現(xiàn)的錯誤!
標簽： Encrypton Standard Data DES
上傳時間： 2015-06-22
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矩陣的最大特征值的冪法. 對于工程計算而言，矩陣的特征值和特征向量都是相當重要和常見的數(shù)據(jù)，這里給出的冪法是一種常見的求解方法，用的是迭代的思想。 符號說明: 1A為待求的矩陣， 2Uk，Vk為迭代用的列向量。 3最后的最大特征值maxLamda由最后一次的max(Uk)-----求Uk中的絕對值最大的元素的絕對值.所決定。 而maxLamda所對應的特征向量由最后一次迭代的Vk所決定. 主要的想法就是先選一個不為0的初始向量U0!=0，然后按下面的式子迭代。
上傳時間： 2015-06-24
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細胞檢測，通過細胞邊緣跟蹤，迭代閾值分割算法，檢測細胞邊緣，計算細胞大小，對細胞進行判斷
標簽： 檢測
上傳時間： 2014-11-26
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使用pso求最小化一函數(shù) matlab程式碼，寫的非常簡潔(不到100行)，且還包括了2維的圖形展示，和大家分享參考!!! 一起學習matlab和各種optimize methods 最小化：(x-15)^2+(y-20)^2 The swarm matrix is swarm(index, [location, velocity, best position, best value], [x, y components or the value component]) Author: Wesam ELSHAMY (wesamelshamy@yahoo.com) MSc Student, Electrical Enginering Dept., Faculty of Engineering Cairo University, Egypt
上傳時間： 2013-12-18
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圍繞粒子群的當前質(zhì)心對粒子群重新初始化.這樣，每個粒子在隨后的迭代中將在新的位置帶著粒子在上次搜索中獲得的“運動慣性”（wvi）向Pi，Pg的方向前進，從而可以在粒子群的運動過程中獲得新的位置，增加求得更優(yōu)解的機會.隨著迭代的繼續(xù)，經(jīng)過變異的粒子群又將趨向于同一點，當粒子群收斂到一定程度時又進行下一次變異，如此反復，直到迭代結(jié)束.
上傳時間： 2013-12-10
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Hamming 神經(jīng)網(wǎng)絡從功能上來看是最小Hamming 距離分類器．利用它能夠完成不完整輸入信息與所存儲模式的最小漢明距離分類． Hamming 網(wǎng)絡是一個雙層神經(jīng)網(wǎng)絡，第一層網(wǎng)（即匹配子網(wǎng)絡）是用來計算輸入模式與該網(wǎng)絡已經(jīng)學習過的各樣本之間的匹配測度．第二層網(wǎng)（即競爭子網(wǎng)絡）接收從匹配子網(wǎng)絡送來的未知模式與已存各樣本的匹配測度，然后經(jīng)過多次迭代運算就可以求得與輸入模式相匹配的樣本．
標簽： Hamming 神經(jīng)網(wǎng)絡 分類器 分類
上傳時間： 2015-07-04
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數(shù)值計算源代碼，包括二分法，弦截法，龍貝格算法，下山法，牛頓迭代法
上傳時間： 2014-01-12
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碩士學位論文:LDPC碼在瑞利衰落信道中的性能分析 信道編碼技術(shù)可以帶來編碼增益，節(jié)省寶貴的功率資源，己經(jīng)成為現(xiàn)代數(shù)字 通信系統(tǒng)中必不可少的關鍵技術(shù)。LDPC碼采用低復雜度的迭代譯碼算法，且具有 逼近香農(nóng)限的性能.由于LDPC碼具有諸多優(yōu)點，它在信息可靠傳輸中的良好應 用前景己經(jīng)引起學術(shù)界和rr業(yè)界的高度重視，成為當今信道編碼領域最受矚目的 研究熱點之一。 本文主要探討了LDPC碼在瑞利衰落信道中的性能，基于LDPC碼的分組空 時碼系統(tǒng)，以及基于LDPC碼的正交頻分復用系統(tǒng).
上傳時間： 2013-12-27
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矩陣的廣義逆計算，共兩種方法，其中迭代法有一階收斂和二階收斂
上傳時間： 2013-12-25
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空間后方交匯求解相機外方位元素，變量如下 ％ x，y 控制點像點坐標 ％ X，Y，Z 控制點空間坐標 ％f焦距 ％X0，Y0，Z0，a，b，c六個外方位元素 ％x0，y0，-f內(nèi)方位元素：光心坐標 ％cha，chb，chc：外方位角元素改正數(shù) ％count 記錄迭代次數(shù) ％R 旋轉(zhuǎn)矩陣 ％A 線性化的偏導系數(shù)矩陣 ％L 常數(shù)項矩陣 ％M0 外方位元素矩陣 ％M1 外方位元素改正數(shù)矩陣
上傳時間： 2014-01-10
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