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TI DSP TMS320F280x external interrupt routines.
TI DSP TMS320F280x 外部中断例程。-TI DSP TMS320F280x external interrupt routines.
- 2022-02-21 10:14:46下载
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表中的基本操作的实现(初始化、插入、删除、求表长、按值查找、按位置查找)
- 2022-02-04 01:49:57下载
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快速查找:应用递归排序的例子- Quick look: Application recursion arrangement example
- 2023-09-01 01:40:03下载
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图像处理、 基于傅里叶变换的图像配准、 主要包括傅里叶变换、 影像配准的方法、 基于相位相关法进行图像配准。对具有图像平移,旋转缩放变换的图像都可以进行配准
- 2022-03-19 18:52:22下载
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单调速率调度
关于速率单调调度算法的代码。 使用 C开发。 尽管这个是静态 C 程序,用户可以轻松理解这个调度的逻辑
- 2022-04-15 13:54:24下载
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(1)Msls分三步对系统和噪声模型进行辨识,采用脉冲序列作为辅助系统模型,用 计算输出数据 ;用原输出数据 计算 ,用递推最小二乘方法分别对系统参数和模型参数...
(1)Msls分三步对系统和噪声模型进行辨识,采用脉冲序列作为辅助系统模型,用 计算输出数据 ;用原输出数据 计算 ,用递推最小二乘方法分别对系统参数和模型参数进行估计。
(2)M.dat,wnoise1.dat分别为M和白噪声序列。Wnoise1.dat的长度为700,wnoise2.dat的长度为1000。Msls6.c为N=600的程序,Msls8.c为N=800的程序。
(3)程序运行后,生成的两个h文件为产生的脉冲响应函数。Msls6.dat为msls6.c的参数估计结果,msls8.dat为msls8.c的参数辨识结果。分别如下所示:
a1=0.906331 a2=0.160170 a3=0.025525 b1=0.704475 b2=-1.497551 c1=1.009114 c2=0.446890
a1=0.906347 a2=0.159066 a3=0.024650 b1=0.700720 b2=-1.493327 c1=1.008787 c2=0.425714
(4)由数据结果可以看出,采用msls辨识方法估计精度要比els法的估计精度差一些。尤其是噪声参数c2的估计误差不在1%以内。这是由于msls法计算上较为简便,计算上的简化就带来了估计精度上的误差。由N=600和N=800相比较,可以看出当N增大时,误差有所减小。理论上当N趋于无穷时, 。
-err
- 2022-04-16 04:46:15下载
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这时决对正确的数值转换器
这时决对正确的数值转换器-time to correct summary of numerical converter
- 2022-03-05 11:40:52下载
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利用KPCA 的COCOMO模型
成本估算是一个耗时和关键任务的软件组织和团队。好的估计可以帮助我们做出更主持决策以及控制和规划softwarerisks,如果他们是非常正确的和有效的。在本文中,我们提出了一个减少饲料前馈神经网络技术——基于主成分分析(KPCA方法估计模型的正确性)。基于COCOMO 81数据集 请点击左侧文件开始预览 !预览只提供20%的代码片段,完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报
- 2022-02-25 21:06:46下载
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MATLAB广泛应用于线性代数、自动控制理论、数理统计、数字信号处理、时间序列分析、动态系统仿真等领域。因此如果在VC中对MATLAB进行调用将大大减少编程的工...
MATLAB广泛应用于线性代数、自动控制理论、数理统计、数字信号处理、时间序列分析、动态系统仿真等领域。因此如果在VC中对MATLAB进行调用将大大减少编程的工作量、保证程序的准确性,并且继承了VC++强大的功能,提高开发效率,-MATLAB widely used in linear algebra, automatic control theory, mathematical statistics, digital signal processing, time series analysis, dynamic simulation, and other fields. Therefore, if the VC right call MATLAB programming will greatly reduce the workload to ensure the accuracy of procedures, VC and inherited the powerful functions, improving the development efficiency,
- 2022-02-04 04:52:22下载
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数据挖掘apriori算法实现
第一步是利用findFrequentOneItemSets()产生1-频繁集,这只要统计每个项目出现的次数就可以了。然后依次产
生2阶,3阶,……,k阶频繁集,k频繁集为空则算法停止。即利用aprioriGenCandidates()函数 根据所有频繁L-1项
集获得所有频繁L项集的候选L项集。findFrequentItemSets() 查找事务集中的所有频繁项集,返回Map为:L -> 所
有频繁L项集的列表。
- 2022-09-05 08:00:02下载
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