代码搜索：功耗优化
找到约 4,261 项符合「功耗优化」的源代码
代码结果 4,261
www.eeworm.com/read/393857/8259009
m filtmin.m
%Step 1：计算幅值
function y = filtmin(a,w)
n = length(a);
y = cos(w'*(0:n-1)*2*pi)*a ;
%Step 2：调用优化函数
% 绘制初始系数的滤波器频响图
a0 = ones(15,1);
incr = 50;
w = linspace(0,0.5,incr);
y0 = filtmin(a0,w);
www.eeworm.com/read/267744/11165308
m example6_7.m
%Step 1：计算幅值
function y = filtmin(a,w)
n = length(a);
y = cos(w'*(0:n-1)*2*pi)*a ;
%Step 2：调用优化函数
% 绘制初始系数的滤波器频响图
a0 = ones(15,1);
incr = 50;
w = linspace(0,0.5,incr);
y0 = filtmin(a0,w);
www.eeworm.com/read/249744/12476956
m example6_7.m
%Step 1：计算幅值
function y = filtmin(a,w)
n = length(a);
y = cos(w'*(0:n-1)*2*pi)*a ;
%Step 2：调用优化函数
% 绘制初始系数的滤波器频响图
a0 = ones(15,1);
incr = 50;
w = linspace(0,0.5,incr);
y0 = filtmin(a0,w);
www.eeworm.com/read/405722/11458898
txt ghost备份准备.txt
备份前的准备工作非常重要：
前面已经提到：安装一个全面、精炼、合理、高效、稳定、快速、健壮、优化的 Win98系统是一件不容易的事。甚至可以这么说，一个不符合上述要求的系统，是没有备份的价值的。我们在开始备份之前，就要考虑当前的 Win98系统是否符合上述要求，是否满足了个人的各项要求、习惯和爱好。因此，你应该化一些时间，把你的系统进行一次全面调试、增删和优化。如果缺乏这方面的技能，最好请高 ...
www.eeworm.com/read/386257/8759446
m opt_nelder.m
function [xo,fo] =Opt_Nelder(f,x0,TolX,TolFun,MaxIter)
%Nelder-Mead法用于多维变量的最优化问题，维数>=2.
N = length(x0);
if N == 1 %一维情况，用二次逼近计算
[xo,fo] = Opt_Quadratic(f,x0,TolX,TolFun,MaxIter);
return
www.eeworm.com/read/429840/8786238
m examp6_21.m
f=-[2 1 4 3 1]'; A=[0 2 1 4 2; 3 4 5 -1 -1]; intlist=ones(5,1);
B=[54; 62]; ctype=[-1; -1]; xm=[0,0,3.32,0.678,2.57]; xM=inf*ones(5,1);
[res,b]=ipslv_mex(f,A,B,intlist,xM,xm,ctype) % 因为返回的 b=0，表示优化
www.eeworm.com/read/382128/9047422
cpp dct64_i386.cpp
//DCT算法合成优化
#include "mpg123.h"
static void dct64_1(real *out0,real *out1,real *b1,real *b2,real *samples)
{
{
register real *costab = pnts[0];
b1[0x00] = samples[0x00] + samples[0x1F
www.eeworm.com/read/184067/9123428
m constr.m
function [x,OPTIONS,lambda,HESS]=constr(FUN,x,OPTIONS,VLB,VUB,GRADFUN,varargin)
%约束优化,非线性规划
%求解 min f(x)
% s.t. G(x)
www.eeworm.com/read/180494/9305290
m example4_3.m
%写一个计算目标函数值M-file myfun.m
function F = myfun(x)
k = 1:10;
F = 2 + 2*k-exp(k*x(1))-exp(k*x(2));
%调用函数lsqnonlin来解此等式
x0 = [0.3 0.4] %初始点
[x,resnorm] = lsqnonlin(@myfun,x0) % 使用优化函数
www.eeworm.com/read/376593/9312454
m examp6_21.m
f=-[2 1 4 3 1]'; A=[0 2 1 4 2; 3 4 5 -1 -1]; intlist=ones(5,1);
B=[54; 62]; ctype=[-1; -1]; xm=[0,0,3.32,0.678,2.57]; xM=inf*ones(5,1);
[res,b]=ipslv_mex(f,A,B,intlist,xM,xm,ctype) % 因为返回的 b=0，表示优化