登录
首页 » TEXT » BNI4-120

BNI4-120

于 2013-03-25 发布 文件大小:20KB
0 266
下载积分: 1 下载次数: 5

代码说明:

  关于PSA制氮机的程序,利用分子筛,AB按顺序吸附排空的方式,制取高纯度的氮气。(PSA Nitrogen Generator program, the use of molecular sieve adsorption emptying, AB order, preparation of high purity nitrogen.)

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

发表评论

0 个回复

  • Hamilitonian
    说明:  这是一个matlab编写的哈米德能量理论研究的一个程序,文章发表在微型计算机杂志上可以作为参考(This is a matlab energy Hamid prepared a program of theoretical research, the article published in the Journal of micro-computer can be used as reference)
    2009-08-12 02:40:39下载
    积分:1
  • shuju
    寻找数组中的局部极大值和局部极小值以及其位置的函数( 比较前后5个数据)
    2014-11-06 20:26:28下载
    积分:1
  • matlab-classic-introduction
    matlab学习的一本实用的入门教材,适合初学者(matlab learning a practical primer for beginners)
    2010-09-26 20:10:53下载
    积分:1
  • matlab_teaching_material
    在网上找的matlab讲义电子稿.pdf格式(matlab teaching material)
    2009-05-15 10:11:29下载
    积分:1
  • peizhiyouyong
    一个关于MANE的小程序对于没有接触过这方面的非常有用啊(on a small procedure for any contacts with this very useful ah)
    2007-01-26 21:37:16下载
    积分:1
  • kongzhenlie
    亚波长孔阵列色散方程亚波长孔阵列色散方程亚波长孔阵列色散方程(Subwavelength hole arrays dispersion equation subwavelength long hole array dispersion equation subwavelength array of long hole dispersion equation)
    2013-02-02 11:23:34下载
    积分:1
  • example
    说明:  可以进行txt数据的导入,txt数据里可以包含中文。(You can import TXT data, which can contain Chinese.)
    2021-04-01 10:35:41下载
    积分:1
  • haming
    This program all you to generate hamming code ,codify it and then decode it and also calculate the Error rate.
    2014-01-29 08:37:05下载
    积分:1
  • rscale
    在MATLAB仿真中实现自定义函数rscale的功能实现(mplementing a custom function rscale function realization in MATLAB simulation)
    2013-05-18 14:34:44下载
    积分:1
  • KNN
    K最邻近密度估计技术是一种分类方法,不是聚类方法。 不是最优方法,实践中比较流行。 通俗但不一定易懂的规则是: 1.计算待分类数据和不同类中每一个数据的距离(欧氏或马氏)。 2.选出最小的前K数据个距离,这里用到选择排序法。 3.对比这前K个距离,找出K个数据中包含最多的是那个类的数据,即为待分类数据所在的类。(K nearest neighbor density estimation is a classification method, not a clustering method. It is not the best method, but it is popular in practice. Popular but not necessarily understandable rule is: 1. calculate the distance between the data to be classified and the data in each other (Euclidean or Markov). 2. select the minimum distance from the previous K data, where the choice sorting method is used. 3. compare the previous K distances to find out which K data contains the most data of that class, that is, the class to which the data to be classified is located.)
    2020-10-23 14:37:22下载
    积分:1
  • 696516资源总数
  • 106914会员总数
  • 0今日下载