192*64顯示lcd程序，功能：根據(jù)參數(shù)x_add,y_add往LCD中寫1個(gè)字 輸入：1： 寫到LCD的X、Y坐標(biāo)；2：數(shù)據(jù)地址 輸出：無(wú)
上傳時(shí)間： 2015-03-15
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詞法分析器：源程序的運(yùn)行方式： 運(yùn)行程序 輸入一個(gè)已存在的文本文檔的文件名。如：input.txt 如果要對(duì)整個(gè)程序進(jìn)行語(yǔ)法分析，則按‘y’鍵，否則按‘n’鍵 如果要對(duì)程序進(jìn)行語(yǔ)法分析，則按‘y’鍵，否則按‘n’鍵 程序結(jié)束
上傳時(shí)間： 2014-01-22
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數(shù)字帶通濾波器的設(shè)計(jì)過(guò)程。共3個(gè)源程序。其中，dos.cpp為帶通FIR的源程序，其中的濾波器階數(shù)n，濾波器的低頻fln，濾波器的高頻fhn，窗函數(shù)w，可以按照自己的要求改變。這里采用的是漢寧窗。主函數(shù)main.cpp實(shí)現(xiàn)輸入與fir的h(n)的卷積，輸出結(jié)果Y(n)，并將其存儲(chǔ)在y.txt中。最后，graphics.cpp從y.txt讀取數(shù)據(jù)，再由語(yǔ)句畫出波形，可以清楚地看出計(jì)算結(jié)果是否正確，并進(jìn)行比較。
標(biāo)簽： 數(shù)字 帶通濾波器 過(guò)程 源程序
上傳時(shí)間： 2015-03-24
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mf()計(jì)算模糊集合中論語(yǔ)元素的隸屬度，y代表中心值，z代表分布參數(shù)，隸屬度函數(shù)采用對(duì)稱三角函數(shù)
上傳時(shí)間： 2013-12-22
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計(jì)算橋梁箱形截面的特征，包括面積，形心距，形心軸到底面的距離，對(duì)X軸的慣性矩 ，對(duì)Y軸的慣性矩，自由扭轉(zhuǎn)慣性矩，約束扭轉(zhuǎn)慣性矩
上傳時(shí)間： 2014-01-15
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本程序是對(duì)一幅圖像進(jìn)行變灰度、旋轉(zhuǎn)、銳化、在圖像上畫圓或橢圓、直線等操作的程序。 說(shuō)明：要實(shí)現(xiàn)相應(yīng)功能的操作，需要在輸入框內(nèi)輸入正確的表達(dá)式。舉例如下： 畫直線：x1=20,y1=15,x2=150,y2=100 畫圓：x=100,y=100,r=20 畫橢圓：x=100,y=100,r=20,a=16,b=9 旋轉(zhuǎn)：x=30(度數(shù))，ax=100,ay=90 銳化：x=80
上傳時(shí)間： 2013-12-24
上傳用戶：songrui
程序中存放結(jié)點(diǎn)值的數(shù)組和函數(shù)值的數(shù)組之所以命名為u和v，主要是為了防止和插值點(diǎn)ｘ，及對(duì)應(yīng)的函數(shù)值單元y想混淆
上傳時(shí)間： 2015-03-26
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設(shè)計(jì)目的 加深對(duì)語(yǔ)法分析程序的任務(wù)及其工作原理的理解；掌握語(yǔ)法分析程序的實(shí)現(xiàn)方法；掌握簡(jiǎn)單語(yǔ)言的狀態(tài)轉(zhuǎn)換圖表示形式極其識(shí)別程序的構(gòu)造。 設(shè)計(jì)任務(wù) 編寫對(duì)簡(jiǎn)單語(yǔ)言進(jìn)行語(yǔ)法分析的詞法分析程序。并對(duì)輸入串for I=1to 20 do {x:=x+2 y:=y*(2+c) }} 進(jìn)行語(yǔ)法分析，要求如下： 1。識(shí)別其中的關(guān)鍵字，標(biāo)識(shí)符，常數(shù)，運(yùn)算符和界符。2，對(duì)其中的數(shù)字注明其值和類型 3。將識(shí)別的結(jié)果填入表中并輸出。
上傳時(shí)間： 2015-03-30
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試用時(shí)域最小平方誤差準(zhǔn)則（最小平方逆設(shè)計(jì)）設(shè)計(jì)一個(gè)具有四項(xiàng)系數(shù)的IIR DF的系統(tǒng)函數(shù)，使其在y(n)=[3,2,1]輸入激勵(lì)下，輸出v(n)逼近d(n)=[2,0.2,0.05]。令v(-1)=v(-2)=0。求出v(n)的前8個(gè)樣值與d(n)進(jìn)行比較。用matlab實(shí)現(xiàn)了此要求。
標(biāo)簽： IIR 時(shí)域 準(zhǔn)則 函數(shù)
上傳時(shí)間： 2014-08-24
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Description: FASBIR(Filtered Attribute Subspace based Bagging with Injected Randomness) is a variant of Bagging algorithm, whose purpose is to improve accuracy of local learners, such as kNN, through multi-model perturbing ensemble. Reference: Z.-H. Zhou and Y. Yu. Ensembling local learners through multimodal perturbation. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part B: Cybernetics, 2005, vol.35, no.4, pp.725-735.
標(biāo)簽： Description Randomness Attribute Filtered
上傳時(shí)間： 2015-04-10
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