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找到约 2,765 项符合 n-sensors 的查询结果

汇编语言 用线性缓冲区和带移位双操作数寻址方法实现FIR滤波器 * *N=5,y(n)=h0*x(n)+h1*x(n-1)+h2*x(n-2)+h3*x(n-3)+h4*x(n-4)*

用线性缓冲区和带移位双操作数寻址方法实现FIR滤波器 * *N=5,y(n)=h0*x(n)+h1*x(n-1)+h2*x(n-2)+h3*x(n-3)+h4*x(n-4)*
https://www.eeworm.com/dl/644/324440.html
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汇编语言 *用循环缓冲区和双操作数寻址方法实现FIR滤波器 *N=80,y(n)=h0*x(n)+h1*x(n-1)+...+h78*x(n-78)+h79*x(n-79) *先用matlab

*用循环缓冲区和双操作数寻址方法实现FIR滤波器 *N=80,y(n)=h0*x(n)+h1*x(n-1)+...+h78*x(n-78)+h79*x(n-79) *先用matlab,选择80点汉明窗设计一个截止频率为0.2pi的低通滤波器
https://www.eeworm.com/dl/644/324441.html
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汇编语言 系数对称的FIR滤波器设计 * *N=8,h(n)=h(N-1-n) * *y(n)=h0*[x(n)+x(n-7)]+h1*[x(n-1)+x(n-6)] * * +h2*[x(n-

系数对称的FIR滤波器设计 * *N=8,h(n)=h(N-1-n) * *y(n)=h0*[x(n)+x(n-7)]+h1*[x(n-1)+x(n-6)] * * +h2*[x(n-2)+x(n-5)]+h3*[x(n-3)+x(n-4)]
https://www.eeworm.com/dl/644/324442.html
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VHDL/FPGA/Verilog VHDL的N位加法器

VHDL的N位加法器,非常的好用,经过仿真验证的!
https://www.eeworm.com/dl/663/324566.html
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matlab例程 基于matlab的m/m/n排队仿真源码

基于matlab的m/m/n排队仿真源码
https://www.eeworm.com/dl/665/324662.html
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汇编语言 Program main BIOS image | | /B - Program Boot Block | | /N - Program NVRAM | | /C - Destroy CM

Program main BIOS image | | /B - Program Boot Block | | /N - Program NVRAM | | /C - Destroy CMOS checksum | | /E - Program Embedded Controller Block | | /K - Program all non-critical blocks | | /Kn - Program n th non-critical block only(n=0-7) | | /Q - Silent execution | | /REBOOT - Reboot a ...
https://www.eeworm.com/dl/644/325014.html
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其他 模拟计算机进程分配各种资源的数目总和 M个进程对N类资源最大资源需求量 系统可用资源数 M个进程已经得到N类资源的资源量 M个进程还需要N类资源的资源量 请求资源个数

模拟计算机进程分配各种资源的数目总和 M个进程对N类资源最大资源需求量 系统可用资源数 M个进程已经得到N类资源的资源量 M个进程还需要N类资源的资源量 请求资源个数
https://www.eeworm.com/dl/534/325371.html
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数值算法/人工智能 问题描述 设有n种不同面值的硬币

问题描述 设有n种不同面值的硬币,各硬币的面值存于数组T[1:n]中。现要用这些面值的硬币来找钱,可以实用的各种面值的硬币个数不限。当只用硬币面值T[1],T[2],…,T[i]时,可找出钱数j的最少硬币个数记为C(i,j)。若只用这些硬币面值,找不出钱数j时,记C(i,j)=∞。 &#61611 编程任务 设计一个动态规划算法,对1≤j≤L,计 ...
https://www.eeworm.com/dl/518/325905.html
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其他 K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各

K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算的。 k-means 算法的工作过程说明如下:首先从n个数据对象任意选择 k ...
https://www.eeworm.com/dl/534/327151.html
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数值算法/人工智能 K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各

K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算的。 k-means 算法的工作过程说明如下:首先从n个数据对象任意选择 k ...
https://www.eeworm.com/dl/518/327152.html
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