代码搜索：小电阻
找到约 10,000 项符合「小电阻」的源代码
代码结果 10,000
www.eeworm.com/read/246174/12752423
txt gcc 中文手册.txt
GCC 中文手册
[日期：2005-1-3] 来源：21icbbs 作者：徐明 [字体：大 中 小]
GCC
Section: GNU Tools (1)
Updated: 2003/12/05
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NAME
gcc,g++-GNU工程的C和C++编译器(egcs-1.1.2)
总览(
www.eeworm.com/read/144052/12820966
txt boyer-moore-hospool.txt
Boyer-Moore-Hospool匹配算法
这个算法在大文件中搜索小pattern有很高效率。
推荐用来代替strstr();
这个实现我没有测过，不过应该不会有大问题。
C++的代码，容易使用：）
-------------------------------------------------
#include
#incl
www.eeworm.com/read/144013/12823731
m wave_peak.m
function [signal,swa,swd,ddw,wpeak]=wave_peak(points,level,Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R,offset)
% 该函数用于读取ecg信号，找到小波变换模极大序列
warning off;
ecgdata=load('ecg.txt');
plot(ecgdata(1:points)),grid on,axis tight
www.eeworm.com/read/330844/12865563
m edge_detection.m
% 小波模极大值用于边缘提取
clc;clear
% 下载图像
load woman
% X=double(imread('1.bmp'));
SIZE=length(X); % 图像尺寸
% 多尺度
m=1.0;
delta=2^m;
% 构造高斯函数的偏导
N=20; % 滤波器长度（需要调整，必须是偶数）
A=-1/sqrt(
www.eeworm.com/read/244230/12877458
txt book.txt
妾发初复额，
折花门前剧。
郎骑竹马来，
绕床弄青梅。
妾发初复额，
折花门前剧。
郎骑竹马来，
绕床弄青梅。
同居长干里，
两小无嫌猜。
十四为君妇，
羞颜未尝开。
www.eeworm.com/read/330422/12892248
m blocks.m
%-------------------------------------------------------------------
% exa130402, De-noising by wavelet
% 本程序先生成一个“Blocks”信号，然后加上高斯白噪声，再用'db3'小波进行分解，
% 以说明三种取阈值方法和三种噪声标志对去噪性能的影响。
%--------
www.eeworm.com/read/142086/12966170
m wave_peak.m
function [signal,swa,swd,ddw,wpeak]=wave_peak(points,level,Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R,offset)
% 该函数用于读取ecg信号，找到小波变换模极大序列
warning off;
ecgdata=load('ecg.txt');
plot(ecgdata(1:points)),grid on,axis tight
www.eeworm.com/read/140115/13108978
m wave_peak.m
function [signal,swa,swd,ddw,wpeak]=wave_peak(points,level,Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R,offset)
% 该函数用于读取ecg信号，找到小波变换模极大序列
warning off;
ecgdata=load('ecg.txt');
plot(ecgdata(1:points)),grid on,axis tight
www.eeworm.com/read/240544/13214321
m 13-14.m
load woman;
subplot(121);
image(X);
colormap(map);
title('原始图像');
%画出原图像
[c,s]=wavedec2(X,2,'sym4');
%进行二层小波分解
len=length(c);
%处理分解系数，突出轮廓，弱化细节
for I =1:len
if(c( I )>350)
c( I )=2*c(
www.eeworm.com/read/324902/13238802
m 13-14.m
load woman;
subplot(121);
image(X);
colormap(map);
title('原始图像');
%画出原图像
[c,s]=wavedec2(X,2,'sym4');
%进行二层小波分解
len=length(c);
%处理分解系数，突出轮廓，弱化细节
for I =1:len
if(c( I )>350)
c( I )=2*c(