#include "iostream" using namespace std; class Matrix { private: double** A; //矩阵A double *b; //向量b public: int size; Matrix(int ); ~Matrix(); friend double* Dooli(Matrix& ); void Input(); void Disp(); }; Matrix::Matrix(int x) { size=x; //为向量b分配空间并初始化为0 b=new double [x]; for(int j=0;j<x;j++) b[j]=0; //为向量A分配空间并初始化为0 A=new double* [x]; for(int i=0;i<x;i++) A[i]=new double [x]; for(int m=0;m<x;m++) for(int n=0;n<x;n++) A[m][n]=0; } Matrix::~Matrix() { cout<<"正在析构中~~~~"<<endl; delete b; for(int i=0;i<size;i++) delete A[i]; delete A; } void Matrix::Disp() { for(int i=0;i<size;i++) { for(int j=0;j<size;j++) cout<<A[i][j]<<" "; cout<<endl; } } void Matrix::Input() { cout<<"请输入A:"<<endl; for(int i=0;i<size;i++) for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<i+1<<"行"<<"第"<<j+1<<"列:"<<endl; cin>>A[i][j]; } cout<<"请输入b:"<<endl; for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<j+1<<"个:"<<endl; cin>>b[j]; } } double* Dooli(Matrix& A) { double *Xn=new double [A.size]; Matrix L(A.size),U(A.size); //分别求得U，L的第一行与第一列 for(int i=0;i<A.size;i++) U.A[0][i]=A.A[0][i]; for(int j=1;j<A.size;j++) L.A[j][0]=A.A[j][0]/U.A[0][0]; //分别求得U，L的第r行，第r列 double temp1=0,temp2=0; for(int r=1;r<A.size;r++){ //U for(int i=r;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp1=temp1+L.A[r][k]*U.A[k][i]; U.A[r][i]=A.A[r][i]-temp1; } //L for(int i=r+1;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp2=temp2+L.A[i][k]*U.A[k][r]; L.A[i][r]=(A.A[i][r]-temp2)/U.A[r][r]; } } cout<<"计算U得:"<<endl; U.Disp(); cout<<"计算L的:"<<endl; L.Disp(); double *Y=new double [A.size]; Y[0]=A.b[0]; for(int i=1;i<A.size;i++ ){ double temp3=0; for(int k=0;k<i-1;k++) temp3=temp3+L.A[i][k]*Y[k]; Y[i]=A.b[i]-temp3; } Xn[A.size-1]=Y[A.size-1]/U.A[A.size-1][A.size-1]; for(int i=A.size-1;i>=0;i--){ double temp4=0; for(int k=i+1;k<A.size;k++) temp4=temp4+U.A[i][k]*Xn[k]; Xn[i]=(Y[i]-temp4)/U.A[i][i]; } return Xn; } int main() { Matrix B(4); B.Input(); double *X; X=Dooli(B); cout<<"~~~~解得:"<<endl; for(int i=0;i<B.size;i++) cout<<"X["<<i<<"]:"<<X[i]<<" "; cout<<endl<<"呵呵呵呵呵"; return 0; }
标签： 道理特分解法
上传时间： 2018-05-20
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本书共9章，从小波分析的基础、小波空间的分解和小波变换的实现三个方面对“小波理论、算法与滤波器组”进行阐述。其主要内容包括：信号变换与框架原理，多抽样系统与滤波器组，小波与小波变换等。
上传时间： 2021-11-03
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太阳能作为作为一种新型绿色能源，以其取之不尽、用之不竭、无污染等优点，受到人们越来越多的重视。太阳能光伏发电是充分利用太阳能的一种有效方式。由于目前太阳能电池板价格比较高，为了降低系统造价和有效利用太阳能，对光伏发电进行最大功率跟踪（MPPT）显得尤为重要本文以独立光伏路灯系统为研究对象，进行理论分析。从系统原理、扑拓结构、控制策略及MPPT控制器的设计作了详细的分析和研究。主要内容有：1，综述国内外光伏产业发展现状。2，介绍独立光伏路灯系统的基本结构，结合光伏电池的输出特性，分析最大功率跟踪的必要性，以及分析蓄电池充放电的特性，制定合理的蓄电池充电控制策略。3，分析几种MPPT控制策略的优缺点，在传统的扰动观察法的基础上进行改进。4，设计出用于光伏阵列MPPT的DC-DC电路。采用boost升压变换器实现最大功率跟踪，并分析仿真。5，介绍了控制电路的设计过程，采用TMS320F2812控制系统的硬件电路设计和软件设计。
上传时间： 2022-06-21
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HDB3码的VHDL实现 共三个模块：插入V、插入B以及单双极性变换
上传时间： 2013-11-29
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用b-splines变换的方法实现分数延迟滤波器matlab仿真程序
上传时间： 2016-11-08
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便携式B型超声诊断仪具有无创伤、简便易行、相对价廉等优势，在临床中越来越得到广泛的应用。它将超声波技术、微电子技术、计算机技术、机械设计与制造及生物医学工程等技术融合在一起。开展该课题的研究对提高临床诊断能力和促进我国医疗事业的发展具有重要的意义。 便携式B型超声诊断仪由人机交互系统、探头、成像系统、显示系统构成。其基本工作过程是：首先人机交互系统接收到用户通过键盘或鼠标发出的命令，然后成像系统根据命令控制探头发射超声波，并对回波信号处理、合成图像，最后通过显示系统完成图像的显示。 成像系统作为便携式B型超声诊断仪的核心对图像质量有决定性影响，但以前研制的便携式B型超声诊断仪的成像系统在三个方面存在不足：第一、采用的是单片机控制步进电机，控制精度不高，导致成像系统采样不精确；第二、采用的数字扫描变换算法太粗糙，影响超声图像的分辨率；第三、它的CPU多采用的是51系列单片机，测量速度太慢，同时也不便于系统升级和扩展。 针对以上不足，提出了基于FPGA的B型超声成像系统解决方案，采用Altera公司的EP2C5Q208C8芯片实现了步进电机步距角的细分，使电机旋转更匀速，提高了采样精度；提出并采用DSTI-ULA算法（Uniform Ladder Algorithm based on Double Sample and Trilinear Interotation）在FPGA内实现数字扫描变换，提高了图像分辨率；人机交互系统采用S3C2410-AL作为CPU，改善了测量速度和系统的扩展性。 通过对系统硬件电路的设计、制作，软件的编写、调试，结果表明，本文所设计的便携式B型超声成像系统图像分辨率高、测量速度快、体积小、操作方便。本文所设计的便携式B型超声诊断仪可在野外作业和抢险（诸如地震、抗洪）中发挥作用，同时也可在乡村诊所中完成对相关疾病的诊断工作。
上传时间： 2013-05-18
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·ITU-T G.729的一个实现例子(包括附录b的vod检测等功能)-ITU-T g.729 example, include VOD detect of reference B, etc.文件列表(点击判断是否您需要的文件): g729b_v14 .........\acelp_co.c .........\basic_op.c .....
上传时间： 2013-05-20
上传用户：Garfield
一个简单好用的B+树算法实现
上传时间： 2015-01-04
上传用户：缥缈
一个用Basic实现的B-Tree算法
上传时间： 2013-12-30
上传用户：ccclll
一个用Java applet实现的B-Tree算法
上传时间： 2013-12-25
上传用户：qiao8960
