代码搜索：盒维数

找到约 10,000 项符合「盒维数」的源代码

代码结果 10,000
热门代码： main.c GPIO I2C SPI UART timer interrupt ADC PWM LED
www.eeworm.com/read/357605/10205130

m meshcolor.m

clear clc [X0,Y0,Z0]=sphere(30); %产生单位球面的三维坐标 X=2*X0;Y=2*Y0;Z=2*Z0; %产生半径为2的球面的三维坐标 clf subplot(1,2,1); surf(X0,Y0,Z0); %画单位球面 shading interp %采用插补明暗处理 hold
·
www.eeworm.com/read/422872/10605268

m meshcolor.m

clear clc [X0,Y0,Z0]=sphere(30); %产生单位球面的三维坐标 X=2*X0;Y=2*Y0;Z=2*Z0; %产生半径为2的球面的三维坐标 clf subplot(1,2,1); surf(X0,Y0,Z0); %画单位球面 shading interp %采用插补明暗处理 hold
·
www.eeworm.com/read/272198/10965963

m meshcolor.m

clear clc [X0,Y0,Z0]=sphere(30); %产生单位球面的三维坐标 X=2*X0;Y=2*Y0;Z=2*Z0; %产生半径为2的球面的三维坐标 clf subplot(1,2,1); surf(X0,Y0,Z0); %画单位球面 shading interp %采用插补明暗处理 hold
·
www.eeworm.com/read/464628/7066722

m meshcolor.m

clear clc [X0,Y0,Z0]=sphere(30); %产生单位球面的三维坐标 X=2*X0;Y=2*Y0;Z=2*Z0; %产生半径为2的球面的三维坐标 clf subplot(1,2,1); surf(X0,Y0,Z0); %画单位球面 shading interp %采用插补明暗处理 hold
·
www.eeworm.com/read/463950/7171691

m jacobi.m

function X=jacobi(A,b,P,delta,max1) % A是n维非奇异阵。 % b是n维向量。 % P是初值。 % delta是误差界。 % max1是给定的迭代最高次数。 % X为所求的方程组AX=b的近似解。 N=length(b); for k=1:max1 for j=1:N X(j)=(b(j)-A(j,[1:j-1,j+1:N])
·
www.eeworm.com/read/454420/7391944

m meshcolor.m

clear clc [X0,Y0,Z0]=sphere(30); %产生单位球面的三维坐标 X=2*X0;Y=2*Y0;Z=2*Z0; %产生半径为2的球面的三维坐标 clf subplot(1,2,1); surf(X0,Y0,Z0); %画单位球面 shading interp %采用插补明暗处理 hold
·
www.eeworm.com/read/197111/8028582

m exam10_5.m

clc; clear; % 对于一维信号 s = 2^10; w = 'db1'; % 计算小波分解的最大尺度，规则时最大尺度至少一个系数正确 l1 = wmaxlev(s,w) % 改变小波 w = 'db7'; % 计算最大分解尺度 l2= wmaxlev(s,w) % 对于二维信号 s = [2^9 2^7]; w = 'db1'; % 计算最大分解尺度 l
·
www.eeworm.com/read/295984/8130166

m meshcolor.m

clear clc [X0,Y0,Z0]=sphere(30); %产生单位球面的三维坐标 X=2*X0;Y=2*Y0;Z=2*Z0; %产生半径为2的球面的三维坐标 clf subplot(1,2,1); surf(X0,Y0,Z0); %画单位球面 shading interp %采用插补明暗处理 hold
·
www.eeworm.com/read/323047/13356692

m meshcolor.m

clear clc [X0,Y0,Z0]=sphere(30); %产生单位球面的三维坐标 X=2*X0;Y=2*Y0;Z=2*Z0; %产生半径为2的球面的三维坐标 clf subplot(1,2,1); surf(X0,Y0,Z0); %画单位球面 shading interp %采用插补明暗处理 hold
·
www.eeworm.com/read/322658/13371862

asv test.asv

clear all x=linspace(-3,3,100); x1=randn(1,16);%一维正态分布 x2=randn(1,1024); p1=Parzen(x1,x,1,[]); p2=Parzen(x2,x,1,[]); figure(1) subplot(1,2,1); plot(x,p1);ylim([0,1]); title('一维正态分布概率密度估计(N=16)
·