VTS(VisuaI Test Shelf) V3.4.7的源代碼。VTS是美國國家聯(lián)邦實驗室N.I.S.T.所開發(fā)的BACnet協(xié)議下的報文的測試工具。BACnet（A Data Communication Protocol for Building Automation and Control Network）是由美國采暖、制冷和空調(diào)工程師協(xié)會制定的開放樓宇自動控制網(wǎng)絡數(shù)據(jù)通信協(xié)議。
標簽： BACnet N.I.S.T. VTS Communica
上傳時間： 2014-10-12
上傳用戶：壞天使kk
％radon transform clear all ％ N=800 n=1:N fs=200 t=n/fs x1=exp(j*2*pi*(5*t+0.5*5*t.^2)) x2=exp(j*2*pi*(5*t+0.5*15*t.^2)) x=x1+x2 ％N=length(x) ％ ambifunb(x ) ％*****************************************RAT naf=ambifunb(x) htl(abs(naf)) ％ [wh,rho,theta]=htl(abs(naf)) colormap([0,0,0]) ％ xlabel( 極半徑 ) ％ ylabel( 角度 ) ％**************************************％找出峰值點的坐標,計算初始頻率和調(diào)頻斜率(正確) ％找出峰值點的坐標 b=max(max(wh)) [u,a]=find(wh>=0.8*b)
上傳時間： 2014-10-27
上傳用戶：Yukiseop
求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1
標簽： gt myfunction function numel
上傳時間： 2014-01-15
上傳用戶：hongmo
求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1
標簽： gt myfunction function numel
上傳時間： 2013-12-26
上傳用戶：dreamboy36
求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1
標簽： gt myfunction function numel
上傳時間： 2016-06-28
上傳用戶：change0329
求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1
標簽： gt myfunction function numel
上傳時間： 2014-09-03
上傳用戶：jjj0202
learningMatlab PhÇ n 1 c¬ së Mat lab Ch ¬ ng 1: Cµ i ® Æ t matlab 1.1.Cµ i ® Æ t ch ¬ ng tr×nh: Qui tr×nh cµ i ® Æ t Matlab còng t ¬ ng tù nh viÖ c cµ i ® Æ t c¸ c ch ¬ ng tr×nh phÇ n mÒ m kh¸ c, chØ cÇ n theo c¸ c h íng dÉ n vµ bæ xung thª m c¸ c th« ng sè cho phï hî p. 1.1.1 Khë i ® éng windows. 1.1.2 Do ch ¬ ng tr×nh ® î c cÊ u h×nh theo Autorun nª n khi g¾ n dÜ a CD vµ o æ ® Ü a th× ch ¬ ng tr×nh tù ho¹ t ® éng, cö a sæ
標簽： learningMatlab 172 199 173
上傳時間： 2013-12-20
上傳用戶：lanwei
Author: wei liu Summary: simulation of binary and non-binary bch decoder MATLAB Release: R14SP1 Required Products: Communications Toolbox Description: simulation of binary bch decoding algorithm for bch(n, k) with t bits error correction capability.
標簽： simulation non-binary Summary Release
上傳時間： 2014-01-10
上傳用戶：frank1234
26．編寫一個具有如下樣式的類模板tmplt，用于實現(xiàn)所謂的反序輸出問題，其中使用了類型參數(shù)T（使所處理的元素類型可變化）以及普通參數(shù)n（元素個數(shù)也可變化）： template <class T, int n> class tmplt { T arr[n] // n個T類型的數(shù)據(jù)存放于數(shù)組arr之中 public: void dataIn() //從鍵盤輸入n個T類型數(shù)據(jù)放入arr數(shù)組中 void reverseOut() //將arr數(shù)組中的數(shù)據(jù)按輸入的相反順序輸出 } 而后編制主函數(shù)，將類模板實例化為某個具體的類并說明類對象，之后通過對象調(diào)用其負責輸入數(shù)據(jù)的成員函數(shù)，再通過對象調(diào)用另一成員函數(shù)按反序輸出那些輸入數(shù)據(jù)。
上傳時間： 2014-01-07
上傳用戶：xiaoxiang
% 生成訓練樣本集 clear all; clc; P=[110 0.807 240 0.2 15 1 18 2 1.5; 110 2.865 240 0.1 15 2 12 1 2; 110 2.59 240 0.1 12 4 24 1 1.5; 220 0.6 240 0.3 12 3 18 2 1; 220 3 240 0.3 25 3 21 1 1.5; 110 1.562 240 0.3 15 3 18 1 1.5; 110 0.547 240 0.3 15 1 9 2 1.5]; 0 1.318 300 0.1 15 2 18 1 2]; T=[54248 162787 168380 314797; 28614 63958 69637 82898; 86002 402710 644415 328084; 230802 445102 362823 335913; 60257 127892 76753 73541; 34615 93532 80762 110049; 56783 172907 164548 144040]; @907 117437 120368 130179]; m=max(max(P)); n=max(max(T)); P=P'/m; T=T'/n; %-------------------------------------------------------------------------% pr(1:9,1)=0; %輸入矢量的取值范圍矩陣 pr(1:9,2)=1; bpnet=newff(pr,[12 4],{'logsig', 'logsig'}, 'traingdx', 'learngdm'); %建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡， 12個隱層神經(jīng)元，4個輸出神經(jīng)元 %tranferFcn屬性 'logsig' 隱層采用Sigmoid傳輸函數(shù) %tranferFcn屬性 'logsig' 輸出層采用Sigmoid傳輸函數(shù) %trainFcn屬性 'traingdx' 自適應調(diào)整學習速率附加動量因子梯度下降反向傳播算法訓練函數(shù) %learn屬性 'learngdm' 附加動量因子的梯度下降學習函數(shù) net.trainParam.epochs=1000;%允許最大訓練步數(shù)2000步 net.trainParam.goal=0.001; %訓練目標最小誤差0.001 net.trainParam.show=10; %每間隔100步顯示一次訓練結果 net.trainParam.lr=0.05; %學習速率0.05 bpnet=train(bpnet,P,T); %------------------------------------------------------------------------- p=[110 1.318 300 0.1 15 2 18 1 2]; p=p'/m; r=sim(bpnet,p); R=r'*n; display(R);
上傳時間： 2016-05-28
上傳用戶：shanqiu
