％File: c9_estimatepi.m ％有5個pi的估計，每一個都是基于500次重復(fù)隨機(jī)試驗(yàn)，所得的pi的五個估計值用以下向量表示 ％pi的估計值=[3.0960 3.0720 2.9920 3.1600 3.0480] ％如果對5個結(jié)果進(jìn)平均，則pi的估計值=3.0736,這樣的結(jié)果等價于2500次的試驗(yàn)結(jié)果。
標(biāo)簽： estimatepi File
上傳時間： 2014-09-10
上傳用戶：zjf3110
RAM中文資料,面向A R M 微處理器構(gòu)架的嵌 入式操作系統(tǒng)的使用量將在今后五 年持續(xù)增長，在各種嵌入式操作系 統(tǒng)中，Linux是獲得支持最多的第三 大力量。
標(biāo)簽： RAM 微處理器 構(gòu)架 操作系統(tǒng)
上傳時間： 2015-07-23
上傳用戶：wpwpwlxwlx
該程序用以對m序列碼的調(diào)制在負(fù)dB情況下解調(diào)的仿真，是對基帶信號的調(diào)制
上傳時間： 2015-07-24
上傳用戶：a6697238
Prentice Hall published, H.M.Deitel writen.
標(biāo)簽： published Prentice Deitel writen
上傳時間： 2013-12-09
上傳用戶：362279997
是一個利用單片機(jī)C語言生成各階M序列的程序，還有發(fā)送程序
上傳時間： 2015-07-25
上傳用戶：chenjjer
* 高斯列主元素消去法求解矩陣方程AX=B,其中A是N*N的矩陣,B是N*M矩陣 * 輸入: n----方陣A的行數(shù) * a----矩陣A * m----矩陣B的列數(shù) * b----矩陣B * 輸出: det----矩陣A的行列式值 * a----A消元后的上三角矩陣 * b----矩陣方程的解X
上傳時間： 2015-07-26
上傳用戶：xauthu
* 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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[美]H.M.Deitel,P.J.Deitel 著 周靖 黃都培 譯 楊小平 審校 清華大學(xué)出版社 本書是一本相當(dāng)不錯的學(xué)習(xí)C++的資料,作為全球使用最廣泛的C++經(jīng)典程序設(shè)計教材，本書詳細(xì)介紹了過程式與面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計的基本知識與方法，其中包括C++的強(qiáng)大功能、最新特性和新增的ANSI/ISO C++標(biāo)準(zhǔn)庫。 本書通過面向一個大型對象(電梯模擬系統(tǒng))的程序設(shè)計，以數(shù)百個“活代碼”示例程序，重點(diǎn)突出了利用UML進(jìn)行面向?qū)ο蟮脑O(shè)計。分布在各章的“對象思想”、“案例分析”、“常見編程錯誤”、“良好編程習(xí)慣”、“自測題”和“練習(xí)題”等特色部分非常具有實(shí)際指導(dǎo)意義，不僅可讓接觸C++的新手真實(shí)體驗(yàn)編程樂趣，還可讓有經(jīng)驗(yàn)的程序員得到啟發(fā)。 本書的讀者對象為計算機(jī)軟件、系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)編程人員，也可作為大學(xué)計算機(jī)相關(guān)專業(yè)本科生和研究生的編程教材和參考書。唯一不足的本書是掃描版本,有些地方不是特別清晰,就敬請大家諒解!!
標(biāo)簽： Deitel 清華大學(xué) 出版社 教材
上傳時間： 2015-07-26
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遺傳算法的一個實(shí)例。m個工件分配給m架機(jī)床的效益最優(yōu)化問題，使用一種遺傳算法解決。
上傳時間： 2014-01-16
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遺傳算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的源程序: 1.構(gòu)造的非線性函數(shù): 位于nninit_test.m 2.直接用WNN逼近非線性:Wnn_test.m, (內(nèi)部調(diào)用小波函數(shù)) 3.遺傳算法優(yōu)化后逼近 :GA_Wnn_test.m (內(nèi)部調(diào)用遺傳算法的,初始化,適應(yīng)度,解碼函數(shù))
標(biāo)簽： nninit_test Wnn_test WNN 算法優(yōu)化
上傳時間： 2013-12-23
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