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数学计算  DFT(Discrete Fourier Transformation)是数字信号分析与处理如图形、语音及图像等领域的重要变换工具

DFT(Discrete Fourier Transformation)是数字信号分析与处理如图形、语音及图像等领域的重要变换工具，直接计算DFT的计算量与变换区间长度N的平方成正比。当N较大时，因计算量太大，直接用DFT算法进行谱分析和信号的实时处理是不切实际的。快速傅立叶变换(Fast Fourier Transformation，简称FFT)使DFT运算效率提高1～2个数 ...

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其他书籍  老年人是人口的重要组成部分

老年人是人口的重要组成部分，是社会的宝贵财富。如何使老年人保持旺盛的生命活力，防病抗衰，延年益寿，这已是一个人人关心的重要的社会问题。影响老年人寿命和健康的因素是多方面的，而饮食营养则是重要方面。专家们认为，营养不足和营养不平衡是导致多种疾病的重要诱因。本书从老年人的生理特点、食养理论和原则、 ...

https://www.eeworm.com/dl/542/284154.html

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文章/文档  一个重要的c++标准

一个重要的c++标准，比较不错，不需要注册就而可以下载

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行业发展研究  应用层组播(application-layer multicast,简称ALM)是网络层组播的重要补充.但与网络层组播不同的是,应用层组播结构的组成节点是具有独立利益和决策的主机用户.自私的主机用户为

应用层组播(application-layer multicast,简称ALM)是网络层组播的重要补充.但与网络层组播不同的是,应用层组播结构的组成节点是具有独立利益和决策的主机用户.自私的主机用户为了提高自身利益,可能不严格遵守应用层组播协议的规定,从而对组播会话的整体性能带来影响.为了设计可信任的、鲁棒的应用层组播协议,对应用层组播的 ...

https://www.eeworm.com/dl/692/289666.html

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行业发展研究  传感器网络由大量能量有限的微型传感器节点组成.因此,如何保证在足够覆盖监测区域的同时延长网络的寿命,是一个需要解决的重要问题.为了达到这一目标,一种广泛采用的策略是选出部分能够足够覆盖监测区域的节点作

传感器网络由大量能量有限的微型传感器节点组成.因此,如何保证在足够覆盖监测区域的同时延长网络的寿命,是一个需要解决的重要问题.为了达到这一目标,一种广泛采用的策略是选出部分能够足够覆盖监测区域的节点作为工作节点,同时关闭其他冗余节点.提出了一个数学模型,使得只要已知监测范围和节点感知半径的比值,就可以计算出 ...

https://www.eeworm.com/dl/692/289669.html

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数学计算  傅立叶描述子是分析和识别物体形状的重要方法之一．利用基于曲线多边形近似的连续傅立叶变换方法计算傅立叶描述子

傅立叶描述子是分析和识别物体形状的重要方法之一．利用基于曲线多边形近似的连续傅立叶变换方法计算傅立叶描述子，并通过形状的主方向消除边界起始点相位影响的方法，定义了新的具有旋转、平移和尺度不变性的归一化傅立叶描述子．与使用离散傅立叶变换和模归一化的传统傅立叶描述子相比，新的归一化傅立叶描述子同时保 ...

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单片机开发  陈明计：就像在嵌入系统中使用C语言替代汇编一样,在嵌入系统中使用RTOS是大势所趋。原因主要是现在在大多数情况下编程效率比执行效率重要(单片机便宜嘛)。但纵观51的RTOS

陈明计：就像在嵌入系统中使用C语言替代汇编一样,在嵌入系统中使用RTOS是大势所趋。原因主要是现在在大多数情况下编程效率比执行效率重要(单片机便宜嘛)。但纵观51的RTOS，keil_c51 所带的RTX_Full 太大(6k多)，且需要外部ram，又无源代码，很多时候不实用。RTX_Tiny虽然小(900多字节)，但是任务没有优先级和中断管理，也无 ...

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单片机开发  就像在嵌入系统中使用C语言替代汇编一样,在嵌入系统中使用RTOS是大势所趋。原因主要是现在在大多数情况下编程效率比执行效率重要（单片机便宜嘛）。但纵观51的RTOS

就像在嵌入系统中使用C语言替代汇编一样,在嵌入系统中使用RTOS是大势所趋。原因主要是现在在大多数情况下编程效率比执行效率重要（单片机便宜嘛）。但纵观51的RTOS，keil c51 所带的RTX Full 太大（6k多），且需要外部ram，又无源代码，很多时候不实用。RTX Tiny虽然小（900多字节），但是任务没有优先级和中断管理，也无源 ...

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其他  传统的有声无声检测方法只能在相对安静的环境下（<20dB）进行。因此传统方法不能满足噪声环境下的检测要求；另一方面

传统的有声无声检测方法只能在相对安静的环境下（<20dB）进行。因此传统方法不能满足噪声环境下的检测要求；另一方面，一直以来，单通道语音增强没有取得突破性进展，一个很重要的原因是没有找到高效的有声无声检测方法。研究了一种有声/无声检测算法是根据信号低频带、高频带短时能量包络的动态变化范围来判别噪声和含噪语 ...

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人工智能/神经网络  人工智能智能问题的很重要一点就是学习问题。如果解决了学习

人工智能智能问题的很重要一点就是学习问题。如果解决了学习，计算机将在很大程度上具有人的智能。博奕问题是最典型的智能问题，如果评价函数能够很好的学习，并且是一种自学习，或许意味着学习问题的突破。当然，模式识别中的分界面是需要学习的，特征恐怕也是需要学习的。SVM是学习的有益探索，不过还需要更完 ...

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