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https://www.eeworm.com/dl/647/153490.html 嵌入式/单片机编程

设计一个可容纳四组参赛的数字式抢答器

设计一个可容纳四组参赛的数字式抢答器，每组设一个按钮供抢答使用。抢答器具有第一信号鉴别和锁存功能，使除第一抢答者外的按钮不起作用；设置一个主持人“复位”按钮，主持人复位后，开始抢答，第一信号鉴别锁存电路得到信号后，用指示灯显示抢答组别，扬声器发出2—3s的音响。 设置犯规电路，对提 ...
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https://www.eeworm.com/dl/577/15798.html 电机控制

变频器原理与应用教程

·作    者： 三菱电机株式会社 I S B N： 7118019917 页    数： 176 开    本： 大16开 封面形式： 简裝本 出 版 社： 国防工业出版社   本社特价书  出版日期： 2001-7-1 定    价： 40元 变频器原理与应用教程 内容简介本书 ...
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https://www.eeworm.com/dl/639/133488.html 文件格式

操作系统概论

操作系统概论，应用原理与编程技巧及其应用。本人见解肤浅，近请原谅。...机分配给进程以及协调各个进程之间的相互关系。它由进程调度程序和.. .进程调度是低级调度,作业调度是高级调度。 14进程调度算法有:先来先服务 轮转调度分级轮转法和优先数法。其中分级轮转法较为理想。 ...
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https://www.eeworm.com/dl/518/137066.html 数值算法/人工智能

这是一个对语音信号(0.3kHz~3.4kHz)进行低通滤波的C语言程序

这是一个对语音信号(0.3kHz~3.4kHz)进行低通滤波的C语言程序， 低通滤波的截止频率为800Hz，滤波器采用19点的有限冲击响应FIR滤波。 语音信号的采样频率为8kHz，每个语音样值按16位整型数存放在insp.dat文件中。
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https://www.eeworm.com/dl/650/137604.html 人工智能/神经网络

这个是用来进行基频检测的

这个是用来进行基频检测的，目前做的最好的应该数Paul的基频提取算法了，误差可以小于万分之五。该源代码的算法是我根据Paul的算法修改得到，省略了插值部分，所以误差在百分之五以内，但是在实际工作中已经足够了。 ...
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https://www.eeworm.com/dl/519/174779.html 加密解密

2的16次幂正整数d与n

2的16次幂正整数d与n，编写计算d-1 (mod n) 的程序； 2、对于三个不超过2的16次幂正整数a、e与n，编写计算ae (mod n) 的程序。 在上述程序基础上写出下列程序： （1） 对给定的10000以内数判定其是否为素数； （2） 进行ElGamal体制的加密与签名。 ...
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https://www.eeworm.com/dl/633/182048.html Java编程

操作系统中的进程调度

操作系统中的进程调度，进程调度模拟程序：假设有10个进程需要在CPU上执行，分别用：先进先出调度算法；基于优先数的调度算法；最短执行时间调度算法 确定这10个进程在CPU上的执行过程。要求每次进程调度时在屏幕上显示：当前执行进程；就绪队列；等待队列 ...
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https://www.eeworm.com/dl/641/192264.html 数学计算

1.功能 用全选主元高斯消去法计算n阶方阵A所对应的行列式的值(C语言) 2.参数说明 double a[n][n] : 存方阵A的元素

1.功能 用全选主元高斯消去法计算n阶方阵A所对应的行列式的值(C语言) 2.参数说明 double a[n][n] : 存方阵A的元素，返回时被破坏 int n : 方阵A的阶数 double sdet() : 函数返回行列式的值 3.文件说明 sdet.c为函数程序 sdet0.c为主函数程序 ...
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https://www.eeworm.com/dl/648/218773.html 单片机开发

知识要点：理解熟悉单片机的逻辑运算 运行结果：P1 口输出结果为01100000,注意1 为灭0 为亮,从1.7 到1.0 排列 ANL 0FH就是把数据与00001111相与那么遇1得原来的

知识要点：理解熟悉单片机的逻辑运算 运行结果：P1 口输出结果为01100000,注意1 为灭0 为亮,从1.7 到1.0 排列 ANL 0FH就是把数据与00001111相与那么遇1得原来的数遇0则为0,结果是前面的4位变 0, 后面的4 位保留
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https://www.eeworm.com/dl/523/236281.html 数据库系统

神经网络中的K均值聚类算法II： 1.KMIn为输入数据文本

神经网络中的K均值聚类算法II： 1.KMIn为输入数据文本，其中，第一个参数为所要聚类点个数，第二个参数为聚类点的维数,第三个参数为所要求聚类的个数 2.KM2OUT为经过K均值聚类算法II计算后得到的结果
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