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醫(yī)用制氧機(jī)

  • 用遺傳算法解決通信中的TDOA問題 文件名 program 完成功能 求出在進行account_test次的試驗中每一次的最優染色體

    用遺傳算法解決通信中的TDOA問題 文件名 program 完成功能 求出在進行account_test次的試驗中每一次的最優染色體,并且求出均值MV,和均方誤差MSE 文件名 definition_constant( ) 完成功能 對各個常量試驗參數進行設定 文件名 main_program 完成功能 完成一次試驗的計算 文件名 all_Noise 完成功能 計算TDOA值(由基站所測量的TDOA(受到噪聲的干擾)) 文件名 gen_ini_pop_arr 完成功能 產生染色體矩陣pop_arr,矩陣的1,2行為估計的x,y坐標,矩陣的3,4行為0。

    標簽: account_test program TDOA 算法

    上傳時間: 2013-12-22

    上傳用戶:shinesyh

  • 用VB編的51單片機反匯編程序

    用VB編的51單片機反匯編程序,可以將十六進制的源碼反編譯成匯編語言

    標簽: 51單片機 反匯編 程序

    上傳時間: 2013-12-21

    上傳用戶:13188549192

  • 用四階(定步長)龍格--庫塔法求解初值問題

    用四階(定步長)龍格--庫塔法求解初值問題,其中一階微分方程未y =f(x,y)

    標簽: 初值

    上傳時間: 2013-12-08

    上傳用戶:zhengjian

  • 用改進的歐拉方法求解初值問題

    用改進的歐拉方法求解初值問題,其中一階微分方程未y =f(x,y)

    標簽: 初值

    上傳時間: 2013-12-17

    上傳用戶:fnhhs

  • 本程序用matlab生成白噪聲

    本程序用matlab生成白噪聲,并且基于一個離散線性隨機系統的模型生成了y(k)和x(k),繪制出了x(k|k-1)和x(k)的對比曲線,求出了提前一步預報的誤差協方差陣的穩定值

    標簽: matlab 程序 白噪聲

    上傳時間: 2013-12-15

    上傳用戶:yuchunhai1990

  • 將大數看作一個n進制數組

    將大數看作一個n進制數組,對于目前的32位系統而言n可以取值為2的32次方,即0x10000000, 假如將一個1024位的大數轉化成0x10000000進制,它就變成了32位,而每一位的取值范圍就不是0-1 或0-9,而是0-0xffffffff。我們正好可以用一個無符號長整數來表示這一數值。所以1024位的大數 就是一個有32個元素的unsigned long數組。而且0x100000000進制的數組排列與2進制流對于計算機 來說,實際上是一回事,但是我們完全可以針對unsigned long數組進行“豎式計算”,而循環規模 被降低到了32次之內,并且算法很容易理解。

    標簽: 進制 數組

    上傳時間: 2015-05-29

    上傳用戶:xsnjzljj

  • 用java寫的猜數字遊戲

    用java寫的猜數字遊戲,是猜四位數的那一種,支援人機對戰,電腦最多猜七次就可以猜中玩家心中的數字,核心演算法是使用暴力法,大家可以參考

    標簽: java

    上傳時間: 2015-06-02

    上傳用戶:l254587896

  • j基本遺傳算法

    j基本遺傳算法,用VC++6.0實現的,已經調試好了

    標簽: 算法

    上傳時間: 2015-06-04

    上傳用戶:sqq

  • c語言版的多項式曲線擬合。 用最小二乘法進行曲線擬合. 用p-1 次多項式進行擬合

    c語言版的多項式曲線擬合。 用最小二乘法進行曲線擬合. 用p-1 次多項式進行擬合,p<= 10 x,y 的第0個域x[0],y[0],沒有用,有效數據從x[1],y[1] 開始 nNodeNum,有效數據節點的個數。 b,為輸出的多項式系數,b[i] 為b[i-1]次項。b[0],沒有用。 b,有10個元素ok。

    標簽: 多項式 曲線擬合 c語言 最小二乘法

    上傳時間: 2014-01-12

    上傳用戶:變形金剛

  • 車牌定位---VC++源代碼程序 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的

    車牌定位---VC++源代碼程序 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進行中值濾波 區域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區域裁剪,截取車牌圖像。

    標簽: 1.24 256 圖像 閾值

    上傳時間: 2013-11-26

    上傳用戶:懶龍1988

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