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醫(yī)(yī)用制氧機(jī)(jī)

  • 16進(jìn)制轉(zhuǎn)10進(jìn)制

    16進(jìn)制轉(zhuǎn)10進(jìn)制,臨時做的工具用來算16進(jìn)制轉(zhuǎn)10進(jìn)制

    標(biāo)簽: 進(jìn)制

    上傳時間: 2015-07-05

    上傳用戶:xinzhch

  • 一個有關(guān)進(jìn)制的和程序

    一個有關(guān)進(jìn)制的和程序,它將一定范圍內(nèi)的數(shù)編制成組,通過從二進(jìn)位制到十進(jìn)位制, 進(jìn)行編組,輸入進(jìn)制數(shù)和組數(shù),即可自動計(jì)算出數(shù)據(jù),并顯示在屏幕上,同時輸出到文件中,是很不錯的程序,我用了好幾天才編好,很精悍!

    標(biāo)簽: 進(jìn)制 程序

    上傳時間: 2015-07-06

    上傳用戶:dyctj

  • * 本算法用最小二乘法依據(jù)指定的M個基函數(shù)及N個已知數(shù)據(jù)進(jìn)行曲線擬和 * 輸入: m--已知數(shù)據(jù)點(diǎn)的個數(shù)M * f--M維基函數(shù)向量 * n--已知數(shù)據(jù)點(diǎn)的個數(shù)N-1 * x--已知數(shù)

    * 本算法用最小二乘法依據(jù)指定的M個基函數(shù)及N個已知數(shù)據(jù)進(jìn)行曲線擬和 * 輸入: m--已知數(shù)據(jù)點(diǎn)的個數(shù)M * f--M維基函數(shù)向量 * n--已知數(shù)據(jù)點(diǎn)的個數(shù)N-1 * x--已知數(shù)據(jù)點(diǎn)第一坐標(biāo)的N維列向量 * y--已知數(shù)據(jù)點(diǎn)第二坐標(biāo)的N維列向量 * a--無用 * 輸出: 函數(shù)返回值為曲線擬和的均方誤差 * a為用基函數(shù)進(jìn)行曲線擬和的系數(shù), * 即a[0]f[0]+a[1]f[1]+...+a[M]f[M].

    標(biāo)簽: 數(shù)據(jù) 函數(shù) 算法 最小二乘法

    上傳時間: 2015-07-26

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  • * 用改進(jìn)的歐拉方法求解初值問題

    * 用改進(jìn)的歐拉方法求解初值問題,其中一階微分方程未y =f(x,y) * 初始條件為x=x[0]時,y=y(tǒng)[0]. * 輸入: f--函數(shù)f(x,y)的指針 * x--自變量離散值數(shù)組(其中x[0]為初始條件) * y--對應(yīng)于自變量離散值的函數(shù)值數(shù)組(其中y[0]為初始條件) * h--計(jì)算步長 * n--步數(shù) * 輸出: x為說求解的自變量離散值數(shù)組 * y為所求解對應(yīng)于自變量離散值的函數(shù)值數(shù)組

    標(biāo)簽: 初值

    上傳時間: 2015-07-26

    上傳用戶:libinxny

  • 矩陣中的每一個元素稱為像元、像素或圖像元素。而g(i, j)代表(i, j)點(diǎn)的灰度值

    矩陣中的每一個元素稱為像元、像素或圖像元素。而g(i, j)代表(i, j)點(diǎn)的灰度值,即亮度值。 由于g (i, j)代表該點(diǎn)圖像的光強(qiáng)度(亮度),而光是能量的一種形式,故g (i, j)必須大于零,且為有限值,即: 0<=g (i, j)<2n。 用g (i, j)的數(shù)值來表示(i, j)位置點(diǎn)上灰度級值的大小,即只反映了黑白灰度的關(guān)系。 數(shù)字化采樣一般是按正方形點(diǎn)陣取樣的,

    標(biāo)簽: 元素 矩陣 像素 圖像

    上傳時間: 2013-12-22

    上傳用戶:lunshaomo

  • 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進(jìn)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-G

    1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進(jìn)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(yīng)性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)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(jìn)行中值濾波 區(qū)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(jìn)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(qū)域裁剪,截取車牌圖像。

    標(biāo)簽: Gmax-G 1.24 Gmax 閾值

    上傳時間: 2014-01-08

    上傳用戶:songrui

  • 同一個數(shù)會由于采用不同的基數(shù)而使得其表現(xiàn)的形式是完全不一樣的

    同一個數(shù)會由于采用不同的基數(shù)而使得其表現(xiàn)的形式是完全不一樣的,在我們的學(xué)習(xí)中,我們熟悉的基數(shù)有10進(jìn)制、12進(jìn)制、60進(jìn)制、2進(jìn)制、8進(jìn)制和16進(jìn)制。比如數(shù)據(jù)12,如果我們用2進(jìn)制表示,則它就是1100;如果用3進(jìn)制表示就是110;如果用8進(jìn)制表示則是14。我們的編程任務(wù)就是與數(shù)的進(jìn)制(也就是基數(shù))有關(guān)。 程序中我們會給大家很多個數(shù)對(假設(shè)每個數(shù)對的數(shù)用X和Y表示),程序需要解決的問題就是為X和Y各選擇一個最小的基數(shù),以使得這兩個數(shù)在其選擇的基數(shù)上是一對相等的數(shù)。 例如,12和5這個數(shù)對,我們可以為12選擇基數(shù)3,為5選擇基數(shù)6,這樣一來12(base 3)=5(base 6),因?yàn)?2(base 3)就是10進(jìn)制數(shù)5,而5(base 6)也是10進(jìn)制數(shù)中的5。 程序的輸入是通過文件完成的。 文件中的每一行都包含一個數(shù)對X和Y,兩個數(shù)通過一個或多個空格符分割,與X和Y相關(guān)聯(lián)的有效基數(shù)值范圍為2~36。X和Y的合理數(shù)值表示字符包括0—9和A-Z(表示數(shù)值10-35)。 文件的最后一行用一個數(shù)字0表示輸入的結(jié)束。

    標(biāo)簽:

    上傳時間: 2013-12-17

    上傳用戶:skfreeman

  • 說明: 此計(jì)算機(jī)可以計(jì)算同時超過多個操作項(xiàng)的什. 例如: y = 3 + 64 * (2 + 3^5) + sinPI 的值

    說明: 此計(jì)算機(jī)可以計(jì)算同時超過多個操作項(xiàng)的什. 例如: y = 3 + 64 * (2 + 3^5) + sinPI 的值, 用括號區(qū)分優(yōu)先級,如果有大量很長的算式需要計(jì)算,可以試一下這個計(jì)算器. 開發(fā)語言: C#語言,用Stack原理實(shí)現(xiàn)

    標(biāo)簽: sinPI 64 計(jì)算機(jī) 計(jì)算

    上傳時間: 2013-12-22

    上傳用戶:change0329

  • 這程式是用J2ME撰寫而成

    這程式是用J2ME撰寫而成,裡面所放置的jar檔經(jīng)過手機(jī)測試,可以利用手機(jī)的藍(lán)芽功能搜尋連接到有支援藍(lán)芽的電腦,由手機(jī)取得電腦的資料。

    標(biāo)簽: J2ME 程式

    上傳時間: 2014-12-03

    上傳用戶:guanliya

  • 對于一個動態(tài)系統(tǒng)dy/dt=-y(t)+x(t-m),m為一個時間滯后常量

    對于一個動態(tài)系統(tǒng)dy/dt=-y(t)+x(t-m),m為一個時間滯后常量,x(t)、y(t)都是關(guān)于時間 t的函數(shù),其中x是一個正態(tài)分布的數(shù)據(jù)集合,可隨機(jī)產(chǎn)生,這樣情況下,如何將系統(tǒng)情況 用樣本點(diǎn)表示出來

    標(biāo)簽: t-m dy dt 動態(tài)系統(tǒng)

    上傳時間: 2015-09-23

    上傳用戶:15071087253

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