實用EMI噪訊對策技術(shù)講座(10)電源的噪訊.rar
標簽: EMI
上傳時間: 2014-02-12
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K——聚類算法的C++源碼,摘抄的部分,供大家參考
標簽: 聚類算法 源碼
上傳時間: 2013-12-23
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類似于股市K線技術(shù)分析的系統(tǒng)源碼,結(jié)合DX開發(fā),可用于分析行情k線形成的原理
標簽: 技術(shù)分析 源碼
上傳時間: 2016-04-14
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K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ;然后將n個數(shù)據(jù)對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足:同一聚類中的對象相似度較高;而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”(引力中心)來進行計算的。 k-means 算法的工作過程說明如下:首先從n個數(shù)據(jù)對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心;而對于所剩下其它對象,則根據(jù)它們與這些聚類中心的相似度(距離),分別將它們分配給與其最相似的(聚類中心所代表的)聚類;然后再計算每個所獲新聚類的聚類中心(該聚類中所有對象的均值);不斷重復(fù)這一過程直到標準測度函數(shù)開始收斂為止。一般都采用均方差作為標準測度函數(shù). k個聚類具有以下特點:各聚類本身盡可能的緊湊,而各聚類之間盡可能的分開
標簽: 聚類 K-MEANS k-means 對象
上傳時間: 2016-07-31
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上傳時間: 2013-12-19
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k-means 算法接受輸入量 k ;然后將n個數(shù)據(jù)對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足:同一聚類中的對象相似度較高;而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”(引力中心)來進行計算的。 Matlab 源代碼,以蘭花數(shù)據(jù)集作為測試對象。
標簽: 聚類 k-means 對象 算法
上傳時間: 2014-01-21
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交換式電源轉(zhuǎn)換器(Switching Power Supply)為目前電子產(chǎn)品中,非常廣 泛使用的電源裝置,在日常生活中隨處可見 ,它主要的功能是調(diào)節(jié)電壓準 位,亦可說 是直流 的變壓器。與傳統(tǒng)線性式電源轉(zhuǎn)換器比較,體積小、重 量 輕、效率 高以及有較大的輸入電壓範圍是交換式電源轉(zhuǎn)換器的優(yōu)點。 交換式電源轉(zhuǎn)換器廣泛被應(yīng)用在電源供應(yīng)器以及新一代電腦內(nèi)。因 此,如何控制交換式電源轉(zhuǎn)換器使其在輸入電壓與輸出負載變動的情況 下,能夠自動調(diào)節(jié)輸出電壓為所預(yù)設(shè)的位準,實為一項重要的研究。
標簽: Switching Supply Power
上傳時間: 2014-09-08
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智慧型電源 ic 的資料手冊 , 非常稀少 !! 需要可以下來看看
標簽: ic 手冊
上傳時間: 2016-10-05
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最新的電源 IC 源碼 , 喜歡的人可以下來玩玩看 , 不錯用
標簽: IC
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//Euler 函數(shù)前n項和 /* phi(n) 為n的Euler原函數(shù) if( (n/p) % i == 0 ) phi(n)=phi(n/p)*i else phi(n)=phi(n/p)*(i-1) 對于約數(shù):divnum 如果i|pr[j] 那么 divnum[i*pr[j]]=divsum[i]/(e[i]+1)*(e[i]+2) //最小素因子次數(shù)加1 否則 divnum[i*pr[j]]=divnum[i]*divnum[pr[j]] //滿足積性函數(shù)條件 對于素因子的冪次 e[i] 如果i|pr[j] e[i*pr[j]]=e[i]+1 //最小素因子次數(shù)加1 否則 e[i*pr[j]]=1 //pr[j]為1次 對于本題: 1. 篩素數(shù)的時候首先會判斷i是否是素數(shù)。 根據(jù)定義,當 x 是素數(shù)時 phi[x] = x-1 因此這里我們可以直接寫上 phi[i] = i-1 2. 接著我們會看prime[j]是否是i的約數(shù) 如果是,那么根據(jù)上述推導(dǎo),我們有:phi[ i * prime[j] ] = phi[i] * prime[j] 否則 phi[ i * prime[j] ] = phi[i] * (prime[j]-1) (其實這里prime[j]-1就是phi[prime[j]],利用了歐拉函數(shù)的積性) 經(jīng)過以上改良,在篩完素數(shù)后,我們就計算出了phi[]的所有值。 我們求出phi[]的前綴和 */
標簽: phi Euler else 函數(shù)
上傳時間: 2016-12-31
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